| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 稀疏表示分类的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 核函数的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 稀疏表示字典学习的研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 本文的工作与安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于核费歇判别分析字典学习的稀疏表示分类算法的研究 | 第20-35页 |
| 2.1 基于费歇判别分析的稀疏表示字典学习简介 | 第20页 |
| 2.2 基于核化的费歇判别稀疏表示字典学习算法的研究 | 第20-24页 |
| 2.2.1 判别保真项 | 第21-22页 |
| 2.2.2 判别系数项 | 第22-23页 |
| 2.2.3 FDKDL算法的模型 | 第23页 |
| 2.2.4 FDKDL算法的优化求解 | 第23-24页 |
| 2.3 基于核费歇判别分析的核稀疏表示字典学习算法的研究 | 第24-26页 |
| 2.4 实验参数与结果分析 | 第26-34页 |
| 2.4.1 字典原子数的影响 | 第26-27页 |
| 2.4.2 核参数的影响 | 第27-29页 |
| 2.4.3 COIL20数据库 | 第29-31页 |
| 2.4.4 AR数据库 | 第31-32页 |
| 2.4.5 扩展的YaleB数据库 | 第32-33页 |
| 2.4.6 PIE数据库 | 第33-34页 |
| 2.5 本章总结 | 第34-35页 |
| 第三章 局部保持的稀疏表示字典学习算法的研究 | 第35-41页 |
| 3.1 判别保真项 | 第35-36页 |
| 3.2 局部保持约束项 | 第36页 |
| 3.3 LPDL算法的模型 | 第36-37页 |
| 3.4 LPDL算法的优化求解 | 第37页 |
| 3.5 实验结果 | 第37-40页 |
| 3.5.1 参数的选择 | 第37-39页 |
| 3.5.2 图像分类 | 第39-40页 |
| 3.6 本章总结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于局部保持的核稀疏表示字典学习算法的研究 | 第41-56页 |
| 4.1 局部保持的核稀疏表示字典学习算法的研究 | 第41-44页 |
| 4.1.1 判别保真项 | 第41-42页 |
| 4.1.2 局部保持约束项 | 第42-43页 |
| 4.1.3 LPKDL算法的模型 | 第43页 |
| 4.1.4 LPKDL算法的优化求解 | 第43-44页 |
| 4.2 基于核局部保持的核稀疏表示字典学习算法的研究 | 第44-46页 |
| 4.3 计算复杂度分析 | 第46-47页 |
| 4.4 实验参数与结果分析 | 第47-51页 |
| 4.4.1 实验数据库 | 第47页 |
| 4.4.2 参数选择的影响 | 第47-51页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第51-54页 |
| 4.5.1 COIL20数据库 | 第51-53页 |
| 4.5.2 AR数据库 | 第53页 |
| 4.5.3 扩展的YaleB数据库 | 第53-54页 |
| 4.6 本章总结 | 第54-56页 |
| 第五章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第63页 |
