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投影非负矩阵分解算法研究及其应用

摘要第12-16页
ABSTRACT第16-19页
第一章 绪论第20-28页
    1.1 研究背景及其意义第20-22页
    1.2 研究现状第22-25页
        1.2.1 非负矩阵分解现状第22-24页
        1.2.2 投影非负矩阵分解现状第24页
        1.2.3 投影非负矩阵分解面临的挑战第24-25页
    1.3 论文工作第25-26页
    1.4 论文组织结构第26-28页
第二章 判别投影非负矩阵分解第28-44页
    2.1 引言第28-29页
    2.2 相关工作第29-31页
        2.2.1 NMF第30页
        2.2.2 PNMF第30-31页
    2.3 判别投影非负矩阵分解第31-35页
        2.3.1 提出模型第31-32页
        2.3.2 乘法更新规则第32-35页
    2.4 实验结果第35-43页
        2.4.1 示例研究第35-36页
        2.4.2 人脸识别第36-41页
        2.4.3 实验讨论第41-43页
    2.5 小结第43-44页
第三章 在线判别投影非负矩阵分解第44-62页
    3.1 引言第44-45页
    3.2 相关工作第45-47页
        3.2.1 在线NMF第45-47页
        3.2.2 在线PNMF第47页
    3.3 在线判别投影非负矩阵分解第47-50页
    3.4 ODPNMF的乘法更新规则第50-52页
        3.4.1 维持空间复杂度开销不变第50页
        3.4.2 自适应近似参数第50-52页
    3.5 实验结果第52-59页
        3.5.1 人脸识别第53-56页
        3.5.2 视觉跟踪第56-59页
    3.6 小结第59-62页
第四章 基于增广Lagrangian的盒约束投影非负矩阵分解第62-76页
    4.1 引言第62-63页
    4.2 盒约束投影非负矩阵分解第63-64页
        4.2.1 投影非负矩阵分解简介第63页
        4.2.2 提出模型第63-64页
    4.3 优化BPNMF第64-71页
    4.4 实验结果第71-73页
        4.4.1 ORL数据集第71-73页
        4.4.2 FERET数据集第73页
    4.5 小结第73-76页
第五章 盒约束判别非负投影矩阵分解第76-92页
    5.1 引言第76-77页
    5.2 算法模型第77-82页
        5.2.1 优化算法第78-82页
    5.3 实验结果第82-90页
        5.3.1 人脸识别第82-88页
        5.3.2 图像检索第88-90页
    5.4 小结第90-92页
第六章 用于癌症分类的半监督投影非负矩阵分解第92-110页
    6.1 引言第92-93页
    6.2 算法模型第93-96页
        6.2.1 提出的模型第93-94页
        6.2.2 优化算法第94-96页
    6.3 实验结果第96-105页
        6.3.1 合成数据集第96-98页
        6.3.2 GCM数据集第98-101页
        6.3.3 Acute Leukemia数据集第101-105页
    6.4 小结第105-110页
第七章 基于在线多模鲁棒非负字典学习的视觉跟踪第110-124页
    7.1 引言第110-111页
    7.2 相关工作第111-112页
    7.3 在线多模非负字典学习算法第112-118页
        7.3.1 算法模型第112-113页
        7.3.2 优化算法第113-115页
        7.3.3 OMRNDL跟踪器第115-118页
    7.4 实验结果第118-122页
        7.4.1 定性比较第118-120页
        7.4.2 定量比较第120-122页
    7.5 小结第122-124页
第八章 总结与展望第124-126页
    8.1 工作总结第124页
    8.2 工作不足与展望第124-126页
致谢第126-128页
参考文献第128-140页
作者在学期间取得的学术成果第140-144页
附录A第144页
    A.1 矩阵 Ψ~(l+1)的近似计算第144页

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