半监督判别分析方法研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-13页
第1章 绪论	第13-21页
·课题背景及研究意义	第13-15页
·国内外研究现状	第15-19页
·传统的判别分析方法	第15-17页
·半监督学习	第17-18页
·半监督判别分析	第18-19页
·论文的主要内容及组织安排	第19-21页
第2章 基于谱的直推式有标注样本扩充	第21-40页
·引言	第21-22页
·图谱基本理论	第22-28页
·谱的基本含义	第22-23页
·图模型	第23-24页
·最小割方法	第24-25页
·归一化割方法	第25-28页
·基于谱的直推式有标注样本扩充	第28-34页
·半监督约束	第28-31页
·谱的直推式方法	第31-34页
·有标注样本扩充策略	第34-36页
·实验结果分析及评估	第36-39页
·本章小结	第39-40页
第3章 具有局部结构保持特性的半监督判别分析	第40-51页
·引言	第40页
·判别分析理论	第40-44页
·线性判别分析	第40-43页
·基于核方法的非线性判别分析	第43-44页
·具有局部结构保持特性的半监督判别分析	第44-46页
·拉普拉斯局部结构保持	第44-45页
·正则化的半监督判别分析框架	第45-46页
·算法整体描述	第46-48页
·实验结果分析及评估	第48-50页
·本章小结	第50-51页
第4章 半监督判别分析在人脸识别中的应用	第51-65页
·引言	第51页
·实验架构	第51-52页
·实验设置	第52-56页
·实验数据库介绍	第52-53页
·对比实验介绍	第53-55页
·参数设置	第55-56页
·实验结果及评估	第56-64页
·PIE人脸数据库	第56-59页
·AR人脸数据库	第59-62页
·有监督信息数目对实验结果影响	第62-64页
·本章小结	第64-65页
结论	第65-67页
参考文献	第67-73页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果	第73-75页
致谢	第75-76页