视频/图片集摘要提取的结构化稀疏编码方法
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 基于关键帧的摘要技术 | 第9-11页 |
| 1.3 基于主题目标提取的摘要技术 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的主要贡献与结构 | 第12-14页 |
| 1.4.1 本文的主要贡献 | 第12-13页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第13-14页 |
| 第2章 鲁棒样例提取 | 第14-28页 |
| 2.1 引言 | 第14-15页 |
| 2.2 问题描述 | 第15-18页 |
| 2.3 优化算法 | 第18-21页 |
| 2.4 实验结果 | 第21-27页 |
| 2.4.1 数值算例 | 第21-23页 |
| 2.4.2 YaleB人脸数据集 | 第23-25页 |
| 2.4.3 ISOLET数据集 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 非结构化视频的摘要提取 | 第28-46页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 问题描述 | 第29-32页 |
| 3.3 优化算法 | 第32-35页 |
| 3.4 实验结果 | 第35-45页 |
| 3.4.1 消费类视频摘要 | 第36-44页 |
| 3.4.2 机器人实验 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 图片集的主题目标发现 | 第46-59页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 问题描述 | 第47-49页 |
| 4.3 优化算法 | 第49-52页 |
| 4.3.1 稀疏编码 | 第50-51页 |
| 4.3.2 字典学习 | 第51页 |
| 4.3.3 讨论 | 第51-52页 |
| 4.4 主题目标发现 | 第52页 |
| 4.5 实验结果 | 第52-58页 |
| 4.5.1 数据集 | 第53页 |
| 4.5.2 方法比较 | 第53页 |
| 4.5.3 评价方法 | 第53-55页 |
| 4.5.4 结果 | 第55-57页 |
| 4.5.5 样例分析 | 第57-58页 |
| 4.6 结论 | 第58-59页 |
| 第5章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 研究总结 | 第59页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第67-68页 |
