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流形上的低秩表示模型及应用

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第16-30页
    1.1 研究背景及意义第16-17页
    1.2 国内外研究现状第17-24页
        1.2.1 聚类分析与子空间聚类第17-19页
        1.2.2 基于稀疏和低秩表示的子空间聚类第19-20页
        1.2.3 多视子空间聚类第20-21页
        1.2.4 多维数据降维第21-22页
        1.2.5 流形学习和流形上的学习第22-24页
    1.3 相关理论和方法第24-27页
        1.3.1 Grassmann流形第24-25页
        1.3.2 对称正定流形(SPD)第25页
        1.3.3 低秩表示模型第25-26页
        1.3.4 局部保持投影降维算法第26-27页
    1.4 本文主要工作以及章节安排第27-30页
第2章 Grassmann流形上的低秩表示模型第30-52页
    2.1 引言第30页
    2.2 图像视频数据的Grassmann流形表示第30-32页
        2.2.1 基于正交子空间的流形表示方法第30-31页
        2.2.2 基于三正交平面的LBP特征表示方法第31-32页
    2.3 Grassmann流形空间的几何度量第32-34页
        2.3.1 基于对称矩阵映射的度量第32-33页
        2.3.2 基于切空间的度量第33-34页
    2.4 Grassmann流形上的低秩表示模型第34-41页
        2.4.1 流形上低秩表示模型的一般形式第35-36页
        2.4.2 基于对称矩阵映射的Grassmann流形低秩表示模型及其优化第36-38页
        2.4.3 基于切空间和测地线的Grassmann流形低秩表示模型及其优化第38-41页
    2.5 模型的复杂度及收敛性第41-43页
    2.6 实验结果及分析第43-50页
        2.6.1 实验参数设置第43-44页
        2.6.2 MNIST手写体图库第44-45页
        2.6.3 行为视频库第45-48页
        2.6.4 DynTex动态纹理库第48页
        2.6.5 TrafficHighway交通视频库第48-50页
    2.7 本章小结第50-52页
第3章 对称正定流形(SPD)上的低秩表示模型第52-68页
    3.1 引言第52页
    3.2 图像的SPD流形表示第52-53页
    3.3 SPD流形的几何性质和度量第53-54页
        3.3.1 SPD流形的仿射不变距离第53页
        3.3.2 SPD流形的指数和对数映射第53页
        3.3.3 SPD流形的对数积第53-54页
        3.3.4 SPD流形的Log-Euclidean距离第54页
    3.4 SPD流形上的低秩表示模型第54-56页
        3.4.1 模型建立第54-55页
        3.4.2 优化算法第55-56页
    3.5 基于核度量的SPD流形低秩表示模型第56-58页
        3.5.1 基于Log-Euclidean距离的SPD流形核度量第56-57页
        3.5.2 模型建立及优化算法第57页
        3.5.3 模型的复杂度第57-58页
    3.6 实验结果及分析第58-66页
        3.6.1 实验参数设置第59页
        3.6.2 ETH80物体图像库第59-60页
        3.6.3 Feret人脸库第60-62页
        3.6.4 3D物体图像库第62-63页
        3.6.5 纹理图像库第63-65页
        3.6.6 病毒图像库第65-66页
    3.7 本章小结第66-68页
第4章 乘积流形上的低秩表示模型第68-94页
    4.1 引言第68-69页
    4.2 多流形的乘积流形表示及几何度量第69-71页
        4.2.1 同构乘积流形表示第69-70页
        4.2.2 异构乘积流形表示第70-71页
    4.3 同构乘积流形上的低秩表示模型第71-73页
        4.3.1 模型建立第71-72页
        4.3.2 优化算法第72-73页
    4.4 同构乘积流形上的拉普拉斯约束低秩表示模型第73-76页
        4.4.1 模型建立第73-74页
        4.4.2 优化算法第74-76页
    4.5 异构乘积流形上的低秩表示模型第76-81页
        4.5.1 模型建立第76-77页
        4.5.2 优化算法第77-80页
        4.5.3 模型的复杂度和收敛性第80-81页
    4.6 实验结果及分析第81-91页
        4.6.1 同构乘积流形聚类的实验结果及分析第81-87页
        4.6.2 异构乘积流形聚类的实验结果及分析第87-91页
    4.7 本章小结第91-94页
第5章 Grassmann流形的局部保持投影降维方法第94-104页
    5.1 引言第94-95页
    5.2 Grassmann流形上的局部保持投影模型第95-98页
        5.2.1 模型建立第95-97页
        5.2.2 优化算法第97-98页
    5.3 实验结果及分析第98-102页
        5.3.1 实验参数设置第98-99页
        5.3.2 分类测试第99-101页
        5.3.3 聚类测试第101-102页
    5.4 本章小结第102-104页
结论与展望第104-106页
参考文献第106-116页
附录第116-120页
攻读博士学位期间所取得的研究成果第120-122页
致谢第122-123页

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