| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 课题意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究国内外现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织安排 | 第14-16页 |
| 第二章 稀疏表示相关理论及核函数理论 | 第16-22页 |
| 2.1 概述 | 第16页 |
| 2.2 稀疏表示理论 | 第16-18页 |
| 2.3 稀疏表示字典学习 | 第18-20页 |
| 2.3.1 LLC稀疏表示方法 | 第18页 |
| 2.3.2 LSDL稀疏表示方法 | 第18-19页 |
| 2.3.3 Fisher判别字典学习 | 第19页 |
| 2.3.4 LSDSR稀疏表示方法 | 第19-20页 |
| 2.4 核函数 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于自适应局部敏感可鉴别的稀疏表示方法 | 第22-36页 |
| 3.1 概述 | 第22页 |
| 3.2 基于自适应局部敏感可鉴别的字典学习 | 第22-26页 |
| 3.3 计算复杂度分析 | 第26-27页 |
| 3.4 基于自适应局部敏感可鉴别的视频特征稀疏表示分类 | 第27页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第27-35页 |
| 3.5.1 数据集 | 第28-29页 |
| 3.5.2 视频预处理 | 第29-30页 |
| 3.5.3 基于自适应局部敏感可鉴别稀疏表示算法的实验分析 | 第30-31页 |
| 3.5.4 实验参数设置 | 第31页 |
| 3.5.5 不同字典原子的实验结果比较 | 第31-32页 |
| 3.5.6 不同算法的实验结果比较 | 第32-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于自适应局部敏感可鉴别核稀疏表示的视频语义分类 | 第36-48页 |
| 4.1 概述 | 第36页 |
| 4.2 核稀疏表示研究现状 | 第36-37页 |
| 4.3 核稀疏表示算法及其扩展算法 | 第37-39页 |
| 4.3.1 基于核稀疏表示 | 第37-38页 |
| 4.3.2 基于核局部稀疏表示分类 | 第38-39页 |
| 4.4 基于自适应局部敏感可鉴别核稀疏表示分类算法 | 第39-41页 |
| 4.5 计算复杂度分析 | 第41-42页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第42-46页 |
| 4.6.1 稀疏系数求解时间开销 | 第43-44页 |
| 4.6.2 不同算法的实验结果比较 | 第44-46页 |
| 4.7 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 视频语义概念检测原型系统设计与实现 | 第48-60页 |
| 5.1 概述 | 第48页 |
| 5.2 视频预处理 | 第48-51页 |
| 5.2.1 视频镜头分割 | 第48页 |
| 5.2.2 关键帧提取 | 第48页 |
| 5.2.3 视频特征提取 | 第48-50页 |
| 5.2.4 多特征融合 | 第50-51页 |
| 5.3 系统功能设计分析 | 第51-52页 |
| 5.3.1 系统开发工具 | 第51-52页 |
| 5.3.2 系统的功能设计 | 第52页 |
| 5.4 视频语义概念分析原型系统实现 | 第52-59页 |
| 5.4.1 系统实现模块交互关系 | 第53页 |
| 5.4.2 系统实现 | 第53-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 工作总结 | 第60-61页 |
| 6.2 工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间已发表的论文 | 第67页 |
