基于相关投影分析的图像表示研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 图像表示 | 第10-11页 |
| 1.2.2 线性投影分析概述 | 第11-12页 |
| 1.2.3 相关投影分析概述 | 第12-14页 |
| 1.3 论文主要工作及章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 相关投影分析 | 第16-24页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 典型相关分析 | 第16-19页 |
| 2.2.1 相关系数 | 第16-17页 |
| 2.2.2 CCA的数学模型 | 第17-18页 |
| 2.2.3 模型求解 | 第18-19页 |
| 2.3 偏最小二乘 | 第19-22页 |
| 2.3.1 PLS的数学模型 | 第20-21页 |
| 2.3.2 模型求解 | 第21-22页 |
| 2.4 特征融合策略 | 第22页 |
| 2.5 最近邻分类器 | 第22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于广义均值的鲁棒典型相关分析 | 第24-39页 |
| 3.1 引言 | 第24-25页 |
| 3.2 CCA回顾 | 第25页 |
| 3.3 广义均值 | 第25-26页 |
| 3.4 GMCCA算法 | 第26-29页 |
| 3.4.1 相关误差 | 第26页 |
| 3.4.2 GMCCA的数学模型 | 第26-27页 |
| 3.4.3 模型求解 | 第27-28页 |
| 3.4.4 算法流程 | 第28页 |
| 3.4.5 算法复杂度分析 | 第28-29页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第29-38页 |
| 3.5.1 多特征手写体实验 | 第29-30页 |
| 3.5.2 ORL人脸数据库 | 第30-33页 |
| 3.5.3 COIL20对象数据库 | 第33-36页 |
| 3.5.4 GMCCA的收敛性 | 第36-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 利用特征信息的加权典型相关分析 | 第39-52页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 基于局部特征选取的分类器 | 第39-40页 |
| 4.3 WCCA算法 | 第40-44页 |
| 4.3.1 WCCA的数学模型 | 第40-41页 |
| 4.3.2 处理操作函数 | 第41-42页 |
| 4.3.3 模型求解 | 第42-43页 |
| 4.3.4 特征排序 | 第43页 |
| 4.3.5 算法流程 | 第43-44页 |
| 4.3.6 算法复杂度分析 | 第44页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第44-51页 |
| 4.4.1 ORL人脸数据库 | 第45-46页 |
| 4.4.2 AR人脸数据库 | 第46-48页 |
| 4.4.3 COIL20对象数据库 | 第48-50页 |
| 4.4.4 参数选择 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 一致性投影的典型相关分析 | 第52-62页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 相关工作 | 第52-53页 |
| 5.2.1 CCA | 第52-53页 |
| 5.2.2 OCCA | 第53页 |
| 5.3 CPCCA算法 | 第53-57页 |
| 5.3.1 算法思想来源 | 第53-54页 |
| 5.3.2 CPCCA的数学模型 | 第54页 |
| 5.3.3 模型求解 | 第54-55页 |
| 5.3.4 参数的解释及内在联系 | 第55页 |
| 5.3.5 参数求解 | 第55-56页 |
| 5.3.6 算法流程 | 第56页 |
| 5.3.7 算法复杂度分析 | 第56-57页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第57-61页 |
| 5.4.1 多特征手写体数据库 | 第57-58页 |
| 5.4.2 JAFFE表情数据库 | 第58-60页 |
| 5.4.3 YALEB人脸数据库 | 第60-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录： 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68页 |
