| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 线性降维方法的国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 核方法的国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的工作安排 | 第15-18页 |
| 第二章 相关工作 | 第18-30页 |
| 2.1 保局投影算法(LPP) | 第18-19页 |
| 2.2 判别保局投影算法(DLPP) | 第19-21页 |
| 2.3 二维判别保局投影算法(2DDLPP) | 第21-23页 |
| 2.4 基于L1范数的判别保局投影算法(DLPP-L1) | 第23-26页 |
| 2.5 核判别保局投影(KDLPP) | 第26-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于L1范数的核判别保局投影 | 第30-44页 |
| 3.1 算法的提出 | 第30-31页 |
| 3.2 KDLPP-L1的迭代求解算法 | 第31-35页 |
| 3.2.1 求解单个投影向量 | 第31-32页 |
| 3.2.2 扩展到多个投影向量 | 第32-35页 |
| 3.3 目标函数迭代收敛性证明 | 第35-39页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第39-43页 |
| 3.4.1 ORL数据库 | 第39-40页 |
| 3.4.2 AR数据库 | 第40-41页 |
| 3.4.3 PIE数据库 | 第41页 |
| 3.4.4 FERET数据库 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于L1范数的二维判别保局投影 | 第44-61页 |
| 4.1 算法的提出 | 第44-45页 |
| 4.2 2DDLPP-L1的迭代求解算法 | 第45-49页 |
| 4.2.1 求解单个投影向量 | 第46-47页 |
| 4.2.2 扩展到多个投影向量 | 第47-49页 |
| 4.3 目标函数迭代收敛性证明 | 第49-54页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第54-60页 |
| 4.4.1 PIE数据库 | 第54-55页 |
| 4.4.2 ORL数据库 | 第55-57页 |
| 4.4.3 FERET数据库 | 第57-58页 |
| 4.4.4 AR数据库 | 第58-59页 |
| 4.4.5 Extended YaleB数据库 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间一篇学术论文被录用 | 第68页 |