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面向序列数据的稀疏低秩子空间聚类方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
    1.2 研究现状以及存在的问题第11-14页
    1.3 结论以及本文的工作第14-15页
第2章 稀疏和低秩子空间聚类方法综述第15-27页
    2.1 传统稀疏和低秩子空间聚类方法第15-17页
        2.1.1 稀疏子空间聚类第15-16页
        2.1.2 低秩表示第16-17页
    2.2 稀疏和低秩子空间聚类方法的发展和改进第17-21页
        2.2.1 非负低秩稀疏表示第19-20页
        2.2.2 基于最小二乘回归的子空间聚类第20页
        2.2.3 流型约束的低秩子空间聚类第20-21页
    2.3 稀疏和低秩子空间聚类的应用第21-25页
        2.3.1 人脸聚类第21-22页
        2.3.2 运动分割第22-23页
        2.3.3 图像分割第23-24页
        2.3.4 图像的聚类和检索第24-25页
    2.4 本章小结第25-27页
第3章 基于块对角先验条件的有序子空间聚类第27-43页
    3.1 引言第27页
    3.2 有序子空间聚类第27-31页
        3.2.1 时空有序的子空间聚类第27-29页
        3.2.2 基于二次规划的子空间聚类第29-30页
        3.2.3 基于二次规划的有序子空间聚类第30-31页
    3.3 块对角先验条件下的有序子空间聚类第31-35页
        3.3.1 块对角先验条件第31-32页
        3.3.2 基于二次规划和块对角先验条件有序子空间聚类第32-35页
    3.4 实验分析第35-42页
        3.4.1 在模拟数据上的实验第35-38页
        3.4.2 在Hopkin155数据库上的实验第38-39页
        3.4.3 在Extend Yela B数据库上的实验第39-41页
        3.4.4 视频场景分割第41-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第4章 非刚性运动的有序子空间聚类第43-55页
    4.1 引言第43页
    4.2 基于低秩表示的非刚性运动的三维重建第43-45页
    4.3 基于三维重建的非刚性运动的有序子空间聚类第45-49页
    4.4 实验分析第49-54页
        4.4.1 在BU4DFE数据库上的实验第49-51页
        4.4.2 在MSR Action3D数据库上的实验第51-52页
        4.4.3 在UMPM Benchmark数据库上的实验第52-54页
    4.5 讨论和小结第54-55页
结论第55-57页
参考文献第57-61页
攻读硕士期间发表的学术论文第61-63页
致谢第63页

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