| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本论文的研究内容 | 第10-11页 |
| 2 相关工作 | 第11-24页 |
| 2.1 非负矩阵分解 | 第11-15页 |
| 2.1.1 算法描述 | 第11-12页 |
| 2.1.2 算法收敛 | 第12-15页 |
| 2.2 非负稀疏编码 | 第15-16页 |
| 2.2.1 稀疏表示 | 第15页 |
| 2.2.2 非负稀疏编码 | 第15-16页 |
| 2.3 鲁棒非负矩阵分解 | 第16-17页 |
| 2.4 е_(2,1) 范数鲁棒非负矩阵分解 | 第17-19页 |
| 2.5 流形学习 | 第19-21页 |
| 2.5.1 拉普拉斯特征映射 | 第19-20页 |
| 2.5.2 局部保持投影 | 第20-21页 |
| 2.6 图正则化非负矩阵分解 | 第21-24页 |
| 3 鲁棒图正则化非负矩阵分解 | 第24-30页 |
| 3.1 算法描述 | 第24-26页 |
| 3.2 算法求解 | 第26-27页 |
| 3.3 收敛性证明 | 第27-30页 |
| 4 实验与结果分析 | 第30-36页 |
| 4.1 数据集 | 第30-31页 |
| 4.2 算法性能比较 | 第31页 |
| 4.3 鲁棒图正则化非负矩阵分解算法的人脸识别过程 | 第31-32页 |
| 4.4 评价指标 | 第32-33页 |
| 4.5 实验结果 | 第33页 |
| 4.6 参数设置 | 第33-36页 |
| 结论 | 第36-37页 |
| 参考文献 | 第37-39页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第39-40页 |
| 致谢 | 第40页 |