视频数据特征降维及其在篡改检测中的应用
| 中文摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 中文文摘 | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 第一节 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 第二节 当前研究现状和取得成果 | 第9-10页 |
| 第三节 本文主要内容与组织安排 | 第10-12页 |
| 第二章 数据特征的降维方法 | 第12-20页 |
| 第一节 压缩感知理论 | 第12-15页 |
| 第二节 流形学习方法 | 第15-19页 |
| 第三节 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于调和平均测地线核的局部线性嵌入算法 | 第20-30页 |
| 第一节 针对问题及改进策略 | 第20页 |
| 第二节 HMG-KLLE算法 | 第20-24页 |
| 第三节 算法实现与结果分析 | 第24-28页 |
| 第四节 本章小结 | 第28-30页 |
| 第四章 基于压缩感知的视频异源篡改检测算法 | 第30-40页 |
| 第一节 算法思路 | 第30页 |
| 第二节 基于压缩感知的篡改检测方法 | 第30-33页 |
| 第三节 实验与分析 | 第33-38页 |
| 第四节 本章小结 | 第38-40页 |
| 第五章 基于流形学习的视频异源篡改检测算法 | 第40-48页 |
| 第一节 算法思想 | 第40页 |
| 第二节 基于流形学习的篡改检测方法 | 第40-44页 |
| 第三节 实验与评估 | 第44-47页 |
| 第四节 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 结论 | 第48-52页 |
| 第一节 工作总结 | 第48-49页 |
| 第二节 展望 | 第49-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 个人简历 | 第62-64页 |
