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基于稀疏学习的图像维数约简和目标识别方法研究

作者简介第1-4页
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-32页
   ·研究背景和意义第12-18页
     ·维数约简第12-14页
     ·稀疏学习第14-18页
   ·维数约简的研究进展第18-21页
     ·维数约简研究现状第18-20页
     ·维数约简方法分类第20-21页
   ·论文的主要工作和结构安排第21-23页
 本章参考文献第23-32页
第二章 快速 Fisher 稀疏保持投影第32-54页
   ·引言第32-33页
   ·相关工作第33-36页
     ·PCA 和 LDA第33-34页
     ·LPP 和 NPE第34-35页
     ·SPP第35-36页
   ·快速 Fisher 稀疏保持投影第36-39页
     ·学习稀疏表示结构第36-37页
     ·保持稀疏表示结构第37-38页
     ·快速 Fisher 稀疏保持投影第38页
     ·算法第38-39页
     ·计算复杂性分析第39页
   ·相关方法比较第39-41页
     ·PCA 和 LDA第39页
     ·LPP、NPE 和 SPP第39-40页
     ·其他相关方法第40-41页
   ·实验第41-49页
     ·2-D 数据可视化第41-42页
     ·人脸识别第42-46页
     ·文本分类第46-49页
   ·小结第49页
 本章参考文献第49-54页
第三章 基于稀疏正则判别分析的人脸识别第54-88页
   ·引言第54-56页
   ·稀疏正则判别分析第56-60页
     ·学习稀疏表示结构第56-57页
     ·稀疏保持正则化第57-59页
     ·稀疏正则判别分析第59-60页
     ·计算复杂性分析第60页
   ·相关方法比较第60-61页
   ·实验第61-82页
     ·数据库描述第62-63页
     ·实验设置第63页
     ·实验结果与讨论第63-70页
     ·与流行的维数约简方法的比较第70-81页
     ·对 2 的参数分析第81-82页
   ·小结第82页
 本章参考文献第82-88页
第四章 基于子空间类标传播和正则判别分析的单标记图像人脸识别第88-102页
   ·引言第88-89页
   ·正则判别分析和稀疏保持判别分析第89-90页
   ·子空间类标传播第90-91页
   ·基于子空间类标传播和正则判别分析的半监督维数约简第91-93页
   ·相关方法比较第93-94页
   ·实验第94-98页
   ·小结第98页
 本章参考文献第98-102页
第五章 基于双线性回归的单标记图像人脸识别第102-126页
   ·引言第102-104页
   ·LDA 和 RDA 简述第104-105页
     ·LDA第104页
     ·RDA第104-105页
   ·双线性回归第105-110页
     ·基于子空间假设的类标传播第105-106页
     ·学习稀疏表示结构第106-107页
     ·稀疏保持正则项第107-108页
     ·基于双线性回归的半监督维数约简第108-109页
     ·核 DLR第109-110页
     ·计算复杂性分析第110页
   ·相关方法比较第110-112页
   ·实验第112-120页
     ·数据库介绍第112-113页
     ·实验设置第113-114页
     ·实验结果与讨论第114-118页
     ·DLR 方法的进一步探索第118-120页
   ·小结第120-121页
 本章参考文献第121-126页
第六章 基于旋转扩展和稀疏表示的鲁棒遥感图像目标识别第126-136页
   ·引言第126页
   ·基于稀疏表示的识别第126-128页
     ·稀疏表示第126-128页
     ·基于稀疏表示的识别第128页
   ·基于旋转扩展和稀疏表示的遥感目标识别第128-131页
   ·实验结果与分析第131-133页
     ·基于 RETSRC 的遥感图像目标识别第131-132页
     ·旋转扩展倍数对识别性能的影响第132-133页
   ·小结第133-134页
 本章参考文献第134-136页
第七章 总结与展望第136-140页
致谢第140-142页
攻读博士学位期间的研究成果第142-144页
 学术论文第142-143页
 参加研究的科研项目第143页
 主要学术任职第143-144页

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