| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第14页 |
| ·CCA 的研究现状 | 第14-15页 |
| ·特征提取研究基础 | 第15-18页 |
| ·局部化学习 | 第18-19页 |
| ·半监督学习 | 第19页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第19-20页 |
| ·本文的内容安排 | 第20-21页 |
| 第二章 典型相关分析(CCA) | 第21-27页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·CCA 问题刻画 | 第21页 |
| ·CCA 求解算法 | 第21-23页 |
| ·CCA 的局限性及相应解决办法 | 第23-24页 |
| ·小样本问题 | 第23页 |
| ·缺乏鲁棒性 | 第23-24页 |
| ·非线性局限 | 第24页 |
| ·核CCA | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 局部判别型典型相关分析及其核化 | 第27-37页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·LDCCA 问题刻画 | 第27-28页 |
| ·LDCCA 的求解 | 第28-29页 |
| ·LDCCA 的核化 | 第29-30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-36页 |
| ·Toy problem 实验 | 第30-32页 |
| ·手写体识别实验 | 第32-33页 |
| ·人脸识别实验 | 第33-36页 |
| ·ORL 数据集 | 第33-34页 |
| ·Yale 数据集 | 第34-35页 |
| ·AR 数据集 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 半监督典型相关分析(SEMI-CCA)及其核化 | 第37-47页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·SEMI-CCA 问题刻画 | 第37-38页 |
| ·SEMI-CCA 问题求解 | 第38页 |
| ·SEMI-CCA 的核化 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-46页 |
| ·Toy problem 实验 | 第39-40页 |
| ·手写体识别实验 | 第40-43页 |
| ·正约束M 和负约束C的比例相同 | 第40-41页 |
| ·固定负约束C (或正约束M )的比例，变化正约束M (或负约束 | 第41-43页 |
| ·人脸识别实验 | 第43-46页 |
| ·正约束M 和负约束C的比例相同 | 第44页 |
| ·固定负约束C(或正约束M )的比例，变化正约束M (或负约束C) | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 CCA 在行为识别上的应用 | 第47-56页 |
| ·行为识别研究的意义 | 第47-48页 |
| ·图像序列预处理及样本数据库的建立 | 第48-53页 |
| ·运动人体目标检测 | 第49-51页 |
| ·去噪处理 | 第51页 |
| ·运动人体目标轮廓序列的规范化 | 第51-52页 |
| ·样本数据库的建立 | 第52-53页 |
| ·数据降维 | 第53页 |
| ·人体运动行为识别结果 | 第53-55页 |
| ·Semi-CCA 及其核化在本数据集上的识别结果 | 第54-55页 |
| ·LDCCA 及其核化在本数据集上的识别结果 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·已有工作小结 | 第56-57页 |
| ·未来工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第64页 |
