基于统计流形的Bag of Features降维研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·论文研究的意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·论文主要工作 | 第9-11页 |
| 第二章 统计流形理论与降维技术 | 第11-21页 |
| ·统计流形理论基础 | 第11-15页 |
| ·流形学习中的数学定义 | 第11-13页 |
| ·流形学习发展成果 | 第13-14页 |
| ·统计流形定义 | 第14-15页 |
| ·流形上的距离度量 | 第15-16页 |
| ·欧氏距离 | 第15-16页 |
| ·fisher信息距离 | 第16页 |
| ·基于流形的降维方法 | 第16-19页 |
| ·Isomap算法 | 第17-18页 |
| ·LLE算法 | 第18-19页 |
| ·本章小节 | 第19-21页 |
| 第三章 基于BOF的图像分类与检索 | 第21-35页 |
| ·BOF的构建原理 | 第21-26页 |
| ·图像特征的选择 | 第21-24页 |
| ·聚类算法与码书的生成 | 第24-25页 |
| ·目标图像关键点的分配 | 第25-26页 |
| ·基于BOF的图像分类 | 第26-30页 |
| ·基于SVM的图像分类流程 | 第27页 |
| ·SVM原理介绍 | 第27-29页 |
| ·核函数的选择 | 第29-30页 |
| ·基于BOF的图像检索 | 第30-33页 |
| ·图像检索基本流程 | 第30页 |
| ·常用压缩索引算法 | 第30-31页 |
| ·图像检索算法简介 | 第31-33页 |
| ·本章小节 | 第33-35页 |
| 第四章 BOF向量的非线性低维嵌入 | 第35-43页 |
| ·传统PCA降维算法 | 第35-36页 |
| ·基于统计流形的BOF非线性降维 | 第36-41页 |
| ·降维流程 | 第36-37页 |
| ·fisher距离近似计算公式 | 第37-39页 |
| ·测地距离的计算 | 第39-40页 |
| ·MDS等距映射 | 第40-41页 |
| ·本章小节 | 第41-43页 |
| 第五章 实验结果分析 | 第43-55页 |
| ·实验环境与实验数据集 | 第43-45页 |
| ·图像分类实验对比与分析 | 第45-46页 |
| ·图像检索实验对比与分析 | 第46-51页 |
| ·图像检索实验对比与分析 | 第51-53页 |
| ·本章小节 | 第53-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·工作总结 | 第55-56页 |
| ·工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 研究成果 | 第63-64页 |
