基于判别保持映射方法的特征提取研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 特征提取方法的发展现状 | 第7-9页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第9页 |
| 1.4 论文结构 | 第9-11页 |
| 第二章 特征提取方法概述 | 第11-19页 |
| 2.1 线性特征提取方法 | 第11-13页 |
| 2.1.1 主成分分析 | 第11-12页 |
| 2.1.2 线性判别分析 | 第12页 |
| 2.1.3 局部保持投影 | 第12-13页 |
| 2.2 基于流形学习方法 | 第13-19页 |
| 2.2.1 等距映射方法 | 第14-15页 |
| 2.2.2 局部线性嵌入 | 第15-17页 |
| 2.2.3 拉普拉斯特征映射算法 | 第17-19页 |
| 第三章 基于稀疏编码的判别保持映射 | 第19-23页 |
| 3.1 字典学习与稀疏编码 | 第19-20页 |
| 3.2 特征分组 | 第20-21页 |
| 3.3 局部有监督线性子空间学习 | 第21-23页 |
| 第四章 实验结果及分析 | 第23-28页 |
| 4.1 YALE 人脸数据库实验结果 | 第23-24页 |
| 4.2 FERET 人脸数据库实验结果 | 第24-26页 |
| 4.3 AR 人脸数据库实验结果 | 第26-27页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第27-28页 |
| 第五章 总结与展望 | 第28-30页 |
| 5.1 总结 | 第28页 |
| 5.2 展望 | 第28-30页 |
| 参考文献 | 第30-33页 |
| 致谢 | 第33-34页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第34页 |
