统计稀疏学习：特征提取、聚类、分类及多特征融合
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第18-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第18-19页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 本文的研究工作 | 第20-21页 |
| 1.4 内容安排 | 第21-22页 |
| 第2章 高阶张量数据的稀疏分解和特征提取 | 第22-39页 |
| 2.1 引言 | 第22-24页 |
| 2.2 张量数据的分解 | 第24-25页 |
| 2.3 稀疏高维主元分析 | 第25-26页 |
| 2.3.1 稀疏高维主元分析的导出 | 第25-26页 |
| 2.3.2 目标方程 | 第26页 |
| 2.4 求解策略 | 第26-27页 |
| 2.5 初始化及参数调整 | 第27-29页 |
| 2.6 测度——校正的累计可解释方差 | 第29-30页 |
| 2.7 实验及结果分析 | 第30-37页 |
| 2.7.1 实验数据及测量准则 | 第30-32页 |
| 2.7.2 合成数据上的验证实验 | 第32-33页 |
| 2.7.3 图片及动作视频的分类 | 第33-37页 |
| 2.8 本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 基于类字典的多任务聚类 | 第39-49页 |
| 3.1 引言 | 第39-40页 |
| 3.2 相关工作 | 第40-41页 |
| 3.2.1 k-means算法 | 第40-41页 |
| 3.2.2 利用字典来表达类信息 | 第41页 |
| 3.3 MtCluster算法及求解步骤 | 第41-45页 |
| 3.3.1 目标函数的优化过程 | 第42-45页 |
| 3.4 聚类实验 | 第45-46页 |
| 3.4.1 参数设定 | 第45-46页 |
| 3.4.2 数据集及聚类结果 | 第46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-49页 |
| 第4章 面向聚类的异构无标签数据的迁移 | 第49-60页 |
| 4.1 引言 | 第49-51页 |
| 4.2 基于稀疏表达及字典学习的异构特征迁移学习 | 第51-54页 |
| 4.2.1 优化目标函数(4.1)的求解步骤 | 第52-54页 |
| 4.3 基于保持结构连接性的异构数据选择及迁移 | 第54-55页 |
| 4.4 实验验证 | 第55-57页 |
| 4.4.1 数据集 | 第55-56页 |
| 4.4.2 参数设置及测量准则 | 第56页 |
| 4.4.3 实验对照 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-60页 |
| 第5章 基于稀疏表达及字典学习的分类 | 第60-92页 |
| 5.1 引言 | 第60-65页 |
| 5.2 相关工作 | 第65-67页 |
| 5.3 特色字典与共享字典 | 第67-70页 |
| 5.4 优化策略 | 第70-74页 |
| 5.4.1 固定字典D以更新稀疏系数矩阵A_c | 第71页 |
| 5.4.2 固定稀疏系数矩阵A_c以更新字典D | 第71-74页 |
| 5.4.3 字典的初始化 | 第74页 |
| 5.5 模型的物理意义 | 第74-75页 |
| 5.6 实验及结果分析 | 第75-91页 |
| 5.6.1 分类机制 | 第75-77页 |
| 5.6.2 合成数据的测试 | 第77-80页 |
| 5.6.3 现实数据的测试 | 第80-91页 |
| 5.7 本章小结 | 第91-92页 |
| 第6章 面向分类的多特征数据融合方法 | 第92-111页 |
| 6.1 引言 | 第92-94页 |
| 6.2 相关工作 | 第94-96页 |
| 6.3 基于字典学习的多特征融合 | 第96-101页 |
| 6.3.1 利用多个特征进行字典学习 | 第96-97页 |
| 6.3.2 多特征融合 | 第97-99页 |
| 6.3.3 初始化和约束项的问题 | 第99-101页 |
| 6.4 分类策略 | 第101-102页 |
| 6.5 实验及结果分析 | 第102-109页 |
| 6.5.1 特征与参数的说明 | 第103-104页 |
| 6.5.2 人脸识别 | 第104-108页 |
| 6.5.3 在不同融合条件下人脸识别的分析 | 第108-109页 |
| 6.6 展望 | 第109-111页 |
| 第7章 总结与展望 | 第111-114页 |
| 7.1 本文的贡献及总结 | 第111-112页 |
| 7.2 未来展望 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-125页 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第125-128页 |
| 致谢 | 第128-129页 |
