基于流形学习的头部姿态估计方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-24页 |
| ·头部姿态估计的目的与应用 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-21页 |
| ·头部姿态估计方法的介绍 | 第11-19页 |
| ·实验数据库 | 第19-21页 |
| ·评判标准 | 第21页 |
| ·本文的研究方法与目标 | 第21-22页 |
| ·本文的组织结构 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第2章 彩色图像特征 | 第24-40页 |
| ·彩色图像 | 第24-25页 |
| ·彩色空间 | 第25-29页 |
| ·直方图 | 第29-30页 |
| ·其它彩色特征 | 第30-31页 |
| ·显著性区域 | 第31-32页 |
| ·基于彩色直方图和显著性区域的彩色灰度化 | 第32-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 数据降维与流形学习 | 第40-59页 |
| ·数据降维 | 第40-41页 |
| ·线性降维 | 第41-43页 |
| ·流形学习 | 第43-58页 |
| ·基础概念 | 第43页 |
| ·局部线性嵌入算法 | 第43-50页 |
| ·局部保留投影 | 第50-53页 |
| ·局部嵌入分析算法 | 第53-57页 |
| ·流形学习的优缺点 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第4章 非线性回归 | 第59-69页 |
| ·非线性回归 | 第59-61页 |
| ·神经网络 | 第61-68页 |
| ·概述 | 第61页 |
| ·广义回归网络 | 第61-68页 |
| ·非线性回归的优缺点 | 第68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 MANINLR 方法 | 第69-73页 |
| ·基本框架 | 第69-70页 |
| ·算法实现 | 第70-72页 |
| ·优缺点 | 第72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 实验结果 | 第73-86页 |
| ·实验环境 | 第73页 |
| ·彩色降维 | 第73-78页 |
| ·流形学习降维 | 第78-80页 |
| ·头部姿态估计结果 | 第80-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第7章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第95页 |
