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稀疏图正则非负矩阵分解及其在人脸识别中的应用

致谢第5-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7页
目录第8-10页
第一章 绪论第10-20页
    1 非负矩阵分解第10-16页
        1.1 NMF模型第10-11页
        1.2 基本求解算法第11-13页
        1.3 ALS算法的收敛性证明第13-16页
    2 图正则非负矩阵分解第16-20页
        2.1 GNMF模型第16-18页
        2.2 迭代规则第18-20页
第二章 基于NMF的人脸识别第20-24页
    1 入脸图像的预处理第21页
    2 NMF特征提取第21-22页
    3 SVM分类第22-24页
第三章 稀疏图正则NMF第24-29页
    1 稀疏优化第24-25页
    2 基于图像一阶差分的权重第25-26页
    3 带稀疏惩罚的GNMF第26-27页
    4 光滑投影梯度算法第27-29页
第四章 数值试验第29-35页
    1 ORL数据库第29-33页
    2 加遮掩的ORL数据库第33-35页
第五章 总结和展望第35-36页
    1 论文内容总结第35页
    2 未来的研究方向第35页
    3 其他工作第35-36页
参考文献第36-38页
学位论文数据集第38页

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