| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题背景 | 第11页 |
| ·非负矩阵分解的研究现状与发展趋势 | 第11-15页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13页 |
| ·NMF的应用领域及发展前景 | 第13-15页 |
| ·本文的主要工作及内容结构安排 | 第15-18页 |
| 第2章 非负矩阵分解的基础理论 | 第18-21页 |
| ·非负矩阵分解的基本概念 | 第18页 |
| ·非负矩阵分解的优化模型 | 第18-19页 |
| ·基于欧氏距离的平方的目标函数 | 第18-19页 |
| ·基于广义KL(Kullback-Leibler)散度的目标函数 | 第19页 |
| ·NMF问题的最优性条件 | 第19页 |
| ·NMF问题的性质和解的性质 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 非负矩阵分解算法 | 第21-36页 |
| ·非负矩阵分解思想的起源 | 第21-22页 |
| ·非负矩阵分解算法 | 第22-25页 |
| ·Lee和Seung的乘性迭代算法 | 第22-23页 |
| ·基于梯度下降的算法 | 第23-24页 |
| ·基于交替非负最小二乘法的算法 | 第24-25页 |
| ·梯度投影法改进的非负矩阵分解算法 | 第25-32页 |
| ·梯度投影法 | 第26-28页 |
| ·ANLSPG-NMF算法 | 第28-30页 |
| ·改进的ANLSPG-NMF算法 | 第30-32页 |
| ·数值实验 | 第32-35页 |
| ·实验所用数据集及相关参数 | 第32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 面向人脸识别的非负矩阵分解方案 | 第36-48页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·相关工作 | 第37-39页 |
| ·Lee和Seung的GKLD-EM | 第37-38页 |
| ·局部非负矩阵分解 | 第38页 |
| ·Fisher非负矩阵分解 | 第38-39页 |
| ·加权FISHER非负矩阵分解 | 第39-40页 |
| ·基于NMF的人脸识别流程 | 第40-41页 |
| ·仿真实验结果及分析 | 第41-47页 |
| ·ORL人脸库及图像预处理 | 第41-42页 |
| ·实验参数设置 | 第42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 总结与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第57页 |