| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 主要符号表 | 第17-18页 |
| 1 绪论 | 第18-32页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第18页 |
| 1.2 研究现状 | 第18-29页 |
| 1.2.1 采样不充分 | 第20-23页 |
| 1.2.1.1 隐式低秩表示 | 第21-22页 |
| 1.2.1.2 固定秩表示 | 第22-23页 |
| 1.2.2 范数的讨论 | 第23-25页 |
| 1.2.2.1 酉不变范数在子空间分割中的作用 | 第23-24页 |
| 1.2.2.2 强化块对角条件在子空间分割中的作用 | 第24-25页 |
| 1.2.3 LRR在非线性数据上的扩展 | 第25-26页 |
| 1.2.4 类间元素的稀疏性 | 第26-28页 |
| 1.2.4.1 低秩稀疏表示 | 第27页 |
| 1.2.4.2 块对角结构 | 第27-28页 |
| 1.2.5 其他工作 | 第28-29页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第29-32页 |
| 2 基于有引导的低秩表示的3D网格的语义分割和标注 | 第32-50页 |
| 2.1 问题介绍 | 第32-33页 |
| 2.1.1 3D网格的语义分割和标注 | 第32页 |
| 2.1.2 相关工作 | 第32-33页 |
| 2.2 算法介绍 | 第33-42页 |
| 2.2.1 超像素分割和特征提取 | 第33-35页 |
| 2.2.2 3D网格的标注 | 第35-38页 |
| 2.2.2.1 基于低秩表示的3D网格的标注 | 第35-36页 |
| 2.2.2.2 有引导的低秩表示的3D网格的标注 | 第36-37页 |
| 2.2.2.3 结构引导的构造 | 第37-38页 |
| 2.2.3 迭代的标签优化 | 第38-42页 |
| 2.2.3.1 标签结构的提取 | 第38-39页 |
| 2.2.3.2 检测和修正不可信标注 | 第39-42页 |
| 2.3 实验 | 第42-49页 |
| 2.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 3 基于低秩表示的点云法向估计 | 第50-70页 |
| 3.1 引言 | 第50-52页 |
| 3.1.1 点云的法向估计 | 第50页 |
| 3.1.2 现有点云的法向估计算法回顾 | 第50-52页 |
| 3.2 算法描述 | 第52-58页 |
| 3.2.1 候选特征点的选择 | 第53-54页 |
| 3.2.2 邻域的分割 | 第54-57页 |
| 3.2.2.1 通过子空间聚类对邻域进行分割 | 第54-56页 |
| 3.2.2.2 引导矩阵的构造 | 第56-57页 |
| 3.2.3 法向估计 | 第57-58页 |
| 3.2.4 算法复杂度分析 | 第58页 |
| 3.3 实验 | 第58-67页 |
| 3.3.1 与其他算法的比较 | 第58-61页 |
| 3.3.2 真实的点云数据 | 第61-63页 |
| 3.3.3 实现细节 | 第63页 |
| 3.3.4 尖锐特征的提取 | 第63-67页 |
| 3.4 本章小结 | 第67-70页 |
| 4 基于有引导的最小平方表示的高质量的点云法向估计 | 第70-84页 |
| 4.1 问题介绍 | 第70-71页 |
| 4.2 算法描述 | 第71-76页 |
| 4.2.1 基于有引导的最小二乘表示的邻域分割 | 第72-75页 |
| 4.2.1.1 有引导的最小二乘表示 | 第72页 |
| 4.2.1.2 SGLSR的数值解 | 第72-75页 |
| 4.2.2 通过子空间传播算法进行邻域分割 | 第75-76页 |
| 4.3 实验 | 第76-81页 |
| 4.3.1 计算时间&法向估计的准确性 | 第77-79页 |
| 4.3.2 对噪声和非均匀采样鲁棒 | 第79-81页 |
| 4.3.3 更多结果 | 第81页 |
| 4.4 本章小结 | 第81-84页 |
| 5 一般化的低秩表示 | 第84-98页 |
| 5.1 问题介绍 | 第84-85页 |
| 5.2 基本模型 | 第85-87页 |
| 5.3 核函数估计 | 第87-92页 |
| 5.3.1 互相独立的线性子空间 | 第88页 |
| 5.3.2 互不相交的线性子空间 | 第88-91页 |
| 5.3.3 非线性子空间 | 第91-92页 |
| 5.4 实验结果与比较 | 第92-97页 |
| 5.4.1 仿真数据 | 第92-94页 |
| 5.4.2 运动分割 | 第94-96页 |
| 5.4.3 人脸聚类 | 第96-97页 |
| 5.5 本章小结 | 第97-98页 |
| 6 结论与展望 | 第98-100页 |
| 6.1 结论 | 第98页 |
| 6.2 创新点 | 第98-99页 |
| 6.3 展望 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-106页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第106-108页 |
| 致谢 | 第108-110页 |
| 作者简介 | 第110-112页 |
