| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-16页 |
| 1.2 字典学习研究概述 | 第16-23页 |
| 1.2.1 解析字典学习 | 第16-17页 |
| 1.2.2 解析-综合字典对学习 | 第17-18页 |
| 1.2.3 综合字典学习 | 第18-23页 |
| 1.3 本文内容安排 | 第23-25页 |
| 2 基于Schatten-p范数的主成分分析方法 | 第25-45页 |
| 2.1 引言 | 第25-27页 |
| 2.2 基于Schattcn-p范数的主成分分析方法 | 第27-29页 |
| 2.3 S_pPCA优化算法 | 第29-34页 |
| 2.3.1 更新Z和D | 第29-30页 |
| 2.3.2 更新B | 第30-32页 |
| 2.3.3 时间复杂度分析与收敛性分析 | 第32-34页 |
| 2.4 实验结果分析 | 第34-42页 |
| 2.4.1 合成信号去噪 | 第34-36页 |
| 2.4.2 人脸分类实验 | 第36-42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-45页 |
| 3 基于Schatten-p范数低秩表示的结构鉴别字典学习方法 | 第45-61页 |
| 3.1 引言 | 第45-47页 |
| 3.2 基于Schatten-p范数低秩表示的结构鉴别字典学习方法 | 第47-50页 |
| 3.3 SDDL优化算法 | 第50-53页 |
| 3.3.1 更新J | 第51页 |
| 3.3.2 更新Z | 第51-52页 |
| 3.3.3 更新L和E | 第52页 |
| 3.3.4 更新D | 第52-53页 |
| 3.3.5 时间复杂度分析与收敛性分析 | 第53页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第53-60页 |
| 3.4.1 分类方法 | 第54-55页 |
| 3.4.2 AR数据库分类实验 | 第55-56页 |
| 3.4.3 Extended YaleB数据库分类实验 | 第56-57页 |
| 3.4.4 ORL数据库分类实验 | 第57-60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 4 基于结构自适应的字典学习方法 | 第61-79页 |
| 4.1 引言 | 第61-64页 |
| 4.2 有监督字典学习 | 第64-65页 |
| 4.2.1 全局字典学习 | 第64页 |
| 4.2.2 类依赖字典学习 | 第64页 |
| 4.2.3 超类字典学习 | 第64-65页 |
| 4.3 结构自适应的字典学习方法 | 第65-66页 |
| 4.4 SADL优化算法 | 第66-69页 |
| 4.4.1 更新Z和D | 第67-68页 |
| 4.4.2 更新W | 第68页 |
| 4.4.3 时间复杂度和收敛性分析 | 第68-69页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第69-76页 |
| 4.5.1 分类方法 | 第70-71页 |
| 4.5.2 字典初始化大小 | 第71页 |
| 4.5.3 人脸分类实验 | 第71-73页 |
| 4.5.4 性别分类 | 第73-75页 |
| 4.5.5 行为分类 | 第75-76页 |
| 4.6 本章小结 | 第76-79页 |
| 5 基于自底向上字典学习的人脸分类方法 | 第79-93页 |
| 5.1 引言 | 第79-81页 |
| 5.2 空间金字塔匹配 | 第81-82页 |
| 5.3 基于自底向上字典学习的人脸分类方法 | 第82-84页 |
| 5.3.1 图像特征字典学习 | 第83-84页 |
| 5.3.2 图像分类字典学习 | 第84页 |
| 5.4 字典学习优化过程 | 第84-85页 |
| 5.5 实验 | 第85-90页 |
| 5.5.1 分类方法 | 第85-86页 |
| 5.5.2 参数设置 | 第86页 |
| 5.5.3 无遮挡人脸分类 | 第86-88页 |
| 5.5.4 有遮挡人脸识别 | 第88-90页 |
| 5.6 本章小结 | 第90-93页 |
| 结束语 | 第93-97页 |
| 致谢 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-111页 |
| 附录 | 第111-112页 |
