| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-36页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 研究现状及发展 | 第17-33页 |
| 1.2.1 降维算法的现状和发展 | 第17-24页 |
| 1.2.2 手写文字识别的现状和发展 | 第24-33页 |
| 1.3 文章内容和章节组织 | 第33-36页 |
| 第二章 LDA与BAYES误差的关系 | 第36-44页 |
| 2.1 引言 | 第36-37页 |
| 2.2 Bayes误差和LDA | 第37-38页 |
| 2.2.1 Bayes误差 | 第37页 |
| 2.2.2 LDA | 第37-38页 |
| 2.3 Bayes误差和LDA之间的关系 | 第38-41页 |
| 2.3.1 两类情况 | 第38-40页 |
| 2.3.2 多类情况 | 第40-41页 |
| 2.4 Bayes误差与LDA关系进一步分析 | 第41-42页 |
| 2.4.1 式（2-11）的分析 | 第41页 |
| 2.4.2 式（2-15）的分析 | 第41-42页 |
| 2.4.3 式（2-17）和（2-18）的分析 | 第42页 |
| 2.5 小结 | 第42-44页 |
| 第三章 基于子集划分的LDA改进方法 | 第44-56页 |
| 3.1 引言 | 第44-45页 |
| 3.2 LDA | 第45页 |
| 3.3 子集的划分方法 | 第45-46页 |
| 3.4 利用图分割的划分子集方法 | 第46-48页 |
| 3.4.1 图分割 | 第46-47页 |
| 3.4.2 利用图分割的优化方法 | 第47-48页 |
| 3.5 利用子集改进LDA和其它线性特征提取方法 | 第48-50页 |
| 3.6 实验结果 | 第50-54页 |
| 3.6.1 人工数据 | 第50-51页 |
| 3.6.2 UCI数据集 | 第51-52页 |
| 3.6.3 MNIST手写数字数据库 | 第52-54页 |
| 3.7 本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 基于可分性状态的FISHER判别向量约束方法 | 第56-72页 |
| 4.1 引言 | 第56页 |
| 4.2 特征向量与其元素可分性的关系 | 第56-58页 |
| 4.3 LDA、FS-LDA和Uncorrelated LDA | 第58-60页 |
| 4.3.1 LDA | 第58-59页 |
| 4.3.2 FS-LDA | 第59页 |
| 4.3.3 Uncorrelated LDA | 第59-60页 |
| 4.3.4 LDA、FS-LDA和Uncorrelated LDA三者的关系 | 第60页 |
| 4.4 改进LDA的方法 | 第60-66页 |
| 4.4.1 主要思路 | 第60-61页 |
| 4.4.2 Uncorrelated约束 | 第61-63页 |
| 4.4.3 基于可分性的LDA改进方法 | 第63-64页 |
| 4.4.4 非线性方法 | 第64-66页 |
| 4.5 实验 | 第66-70页 |
| 4.5.1 人工数据集 | 第66-67页 |
| 4.5.2 UCI数据集 | 第67-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 用于手写文字识别的MQDF替代参数选择方法 | 第72-82页 |
| 5.1 引言 | 第72页 |
| 5.2 MQDF | 第72-74页 |
| 5.3 与类别无关的参数h选择方法 | 第74-78页 |
| 5.3.1 参数h对MQDF判别结果的影响 | 第74-75页 |
| 5.3.2 参数h的选择方法 | 第75-78页 |
| 5.4 实验 | 第78-80页 |
| 5.4.1 在手写数字库MNIST上的实验结果 | 第78-79页 |
| 5.4.2 在手写汉字库ETL9B上的实验结果 | 第79-80页 |
| 5.5 本章小结 | 第80-82页 |
| 第六章 一种分类器级联的相似汉字判别方法 | 第82-92页 |
| 6.1 引言 | 第82-83页 |
| 6.2 汉字识别 | 第83-87页 |
| 6.2.1 系统流程 | 第83-84页 |
| 6.2.2 MQDF | 第84-85页 |
| 6.2.3 SVM | 第85-87页 |
| 6.3 相似汉字识别 | 第87-88页 |
| 6.3.1 相似汉字集合和判断 | 第87页 |
| 6.3.2 存储结构 | 第87-88页 |
| 6.4 实验 | 第88-90页 |
| 6.5 本章小结 | 第90-92页 |
| 第七章 总结和展望 | 第92-96页 |
| 7.1 工作总结 | 第92-93页 |
| 7.2 前景展望 | 第93-96页 |
| 参考文献 | 第96-108页 |
| 致谢 | 第108-110页 |
| 作者简介 | 第110-112页 |
| 1. 基本情况 | 第110页 |
| 2. 教育背景 | 第110页 |
| 3. 攻读博士期间的研究成果 | 第110-112页 |
