| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7页 |
| 1.2 研究现状 | 第7-9页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第9-10页 |
| 第二章 流形学习方法和局外样本嵌入方法简介 | 第10-16页 |
| 2.1 流形学习及相关数学概念 | 第10页 |
| 2.2 几种代表性的流形学习算法 | 第10-14页 |
| 2.2.1 等距映射算法 | 第10-12页 |
| 2.2.2 局部线性嵌入算法 | 第12-13页 |
| 2.2.3 拉普拉斯特征映射算法 | 第13-14页 |
| 2.3 局外样本嵌入方法 | 第14-16页 |
| 第三章 基于局部约束稀疏表示的流形学习局外样本嵌入方法 | 第16-19页 |
| 3.1 局部约束稀疏表示的流形学习局外样本嵌入 | 第16-17页 |
| 3.2 优化求解策略 | 第17-18页 |
| 3.3 带有局部约束的局外样本嵌入算法描述 | 第18-19页 |
| 第四章 实验结果及分析 | 第19-28页 |
| 4.1 YALE人脸数据库实验结果 | 第19-21页 |
| 4.2 AR人脸数据库实验结果 | 第21-23页 |
| 4.3 CMU PIE人脸数据库实验结果 | 第23-25页 |
| 4.4 EXTENDED YALE B人脸数据库实验结果 | 第25-28页 |
| 第五章 总结和展望 | 第28-29页 |
| 参考文献 | 第29-32页 |
| 致谢 | 第32-33页 |
| 在学期间公开发表论文情况 | 第33页 |