| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 引言 | 第9-12页 |
| 1.2 线性投影分析的研究进展 | 第12-14页 |
| 1.2.1 主成分分析理论 | 第12-13页 |
| 1.2.2 线性鉴别分析理论 | 第13-14页 |
| 1.3 非线性投影分析的研究进展 | 第14-16页 |
| 1.3.1 基于核的特征提取理论 | 第14-15页 |
| 1.3.2 基于稀疏表示的特征提取理论 | 第15-16页 |
| 1.4 不同特征融合方法和几种分类器介绍 | 第16-18页 |
| 1.4.1 基于CCA的特征融合方法 | 第16-17页 |
| 1.4.2 分类器介绍 | 第17-18页 |
| 1.5 本文主要工作内容安排 | 第18-20页 |
| 2 基于稀疏保持投影的多重集典型相关分析 | 第20-44页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 相关方法介绍 | 第20-24页 |
| 2.2.1 稀疏保持投影算法理论 | 第20-22页 |
| 2.2.2 典型相关分析算法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 核典型相关分析算法 | 第23-24页 |
| 2.3 基于核稀疏保持投影的典型相关分析算法 | 第24-30页 |
| 2.3.1 核稀疏表示理论 | 第24-25页 |
| 2.3.2 核稀疏保持投影算法理论 | 第25-28页 |
| 2.3.3 基于核稀疏保持投影的典型相关分析算法 | 第28-30页 |
| 2.4 基于多核学习稀疏保持投影的多重集典型相关分析算法 | 第30-36页 |
| 2.4.1 多重集典型相关分析算法 | 第30-31页 |
| 2.4.2 基于核的多重集典型相关分析算法 | 第31-32页 |
| 2.4.3 基于多核学习的多重集典型相关分析算法 | 第32-34页 |
| 2.4.4 基于多核稀疏保持投影的多重集典型相关分析算法 | 第34-36页 |
| 2.5 实验与分析 | 第36-43页 |
| 2.5.1 CENPARMI数字手写体识别实验 | 第36-38页 |
| 2.5.2 Yale人脸库识别实验 | 第38-40页 |
| 2.5.3 ORL人脸库识别实验 | 第40-43页 |
| 2.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 3 基于协作表示的多重集典型相关分析算法 | 第44-63页 |
| 3.1 引言 | 第44页 |
| 3.2 协作表示算法理论 | 第44-45页 |
| 3.3 协作表示投影的多重集典型相关分析算法 | 第45-49页 |
| 3.3.1 协作表示投影算法理论 | 第45-46页 |
| 3.3.2 协作表示投影的多重集典型相关分析算法 | 第46-47页 |
| 3.3.3 基于核的协作表示投影的多重集典型相关分析算法 | 第47-49页 |
| 3.4 协作表示鉴别的多重集典型相关分析算法 | 第49-53页 |
| 3.4.1 协作表示鉴别算法理论 | 第49-50页 |
| 3.4.2 协作表示鉴别的多重集典型相关分析算法 | 第50-52页 |
| 3.4.3 基于核的协作表示鉴别的多重集典型相关分析算法 | 第52-53页 |
| 3.5 实验与分析 | 第53-62页 |
| 3.5.1 MFEAT数字手写体识别实验 | 第53-58页 |
| 3.5.2 AR人脸库识别实验 | 第58-60页 |
| 3.5.3 Yale人脸库识别实验 | 第60-62页 |
| 3.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 4 基于判别稀疏近邻保持嵌入的多重集典型相关分析 | 第63-71页 |
| 4.1 引言 | 第63页 |
| 4.2 判别稀疏近邻保持嵌入算法理论 | 第63-65页 |
| 4.3 判别稀疏近邻保持嵌入的多重集典型相关分析算法 | 第65-66页 |
| 4.4 实验与分析 | 第66-70页 |
| 4.4.1 CENPARMI数字手写体识别实验 | 第66-67页 |
| 4.4.2 AR人脸库识别实验 | 第67-68页 |
| 4.4.3 ORL人脸库识别识别 | 第68-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 5 总结与展望 | 第71-74页 |
| 5.1 本文总结 | 第71-72页 |
| 5.2 未来工作 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 附录 | 第80页 |
