| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第9-23页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 典型相关分析算法的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 典型相关分析的研究与发展 | 第10-12页 |
| 1.2.2 多重集典型相关分析的研究与发展 | 第12-13页 |
| 1.3 相关理论算法介绍 | 第13-18页 |
| 1.3.1 典型相关分析(CCA) | 第13-15页 |
| 1.3.2 多重集典型相关分析(MCCA) | 第15-16页 |
| 1.3.3 分数阶嵌入的多重集典型相关分析(FMCC) | 第16-18页 |
| 1.4 数据预处理方法 | 第18-20页 |
| 1.4.1 主成分分析(PCA) | 第18-19页 |
| 1.4.2 小波变换 | 第19-20页 |
| 1.5 本文的主要工作和内容安排 | 第20-23页 |
| 1.5.1 本文的主要工作和创新点 | 第20-21页 |
| 1.5.2 本文的内容结构安排 | 第21-23页 |
| 2 加入正交和核方法的分数阶嵌入的多重集典型相关分析 | 第23-39页 |
| 2.1 引言 | 第23-24页 |
| 2.2 本章相关理论算法介绍 | 第24-28页 |
| 2.2.1 正交多重集典型相关分析(OMCCA) | 第24-25页 |
| 2.2.2 核化的多重集典型相关分析(KMCCA) | 第25-28页 |
| 2.3 分数阶嵌入的正交多重集典型相关分析(FOMCC) | 第28-30页 |
| 2.3.1 分数阶矩阵的构造 | 第28页 |
| 2.3.2 FOMCC的模型与求解 | 第28-29页 |
| 2.3.3 FOMCC的算法描述 | 第29-30页 |
| 2.4 分数阶嵌入的核化的正交多重集典型相关分析(KFOMCC) | 第30-33页 |
| 2.4.1 分数阶矩阵的构造 | 第31-32页 |
| 2.4.2 KFOMCC的模型与求解 | 第32-33页 |
| 2.4.3 KFOMCC的算法描述 | 第33页 |
| 2.5 实验与分析 | 第33-37页 |
| 2.5.1 在CENPARMI多特征手写体数据库上的实验 | 第33-35页 |
| 2.5.2 在ORL人脸库上的实验 | 第35-36页 |
| 2.5.3 在YALE人脸库上的实验 | 第36-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 3 加入监督信息的分数阶嵌入的多重集典型相关分析 | 第39-57页 |
| 3.1 引言 | 第39-40页 |
| 3.2 本章相关理论算法介绍 | 第40-43页 |
| 3.2.1 广义多重集典型相关分析(GMCCA) | 第40-41页 |
| 3.2.2 鉴别多重集典型相关分析(DMCCA) | 第41-43页 |
| 3.3 分数阶嵌入的广义多重集典型相关分析(FGMCC) | 第43-46页 |
| 3.3.1 分数阶矩阵的构造 | 第44页 |
| 3.3.2 FGMCC的模型与求解 | 第44-45页 |
| 3.3.3 FGMCC的算法描述 | 第45-46页 |
| 3.4 分数阶嵌入的鉴别多重集典型相关分析(FDMCC) | 第46-48页 |
| 3.4.1 分数阶矩阵的构造 | 第46页 |
| 3.4.2 FDMCC的模型与求解 | 第46-47页 |
| 3.4.3 FDMCC的算法描述 | 第47-48页 |
| 3.5 实验与分析 | 第48-56页 |
| 3.5.1 在MFEAT多特征手写体数据库上的实验 | 第48-51页 |
| 3.5.2 在AR人脸库上的实验 | 第51-54页 |
| 3.5.3 在ORL人脸库上的实验 | 第54-56页 |
| 3.6 本章小节 | 第56-57页 |
| 4 分数阶嵌入的局部保持多重集典型相关分析 | 第57-69页 |
| 4.1 引言 | 第57-58页 |
| 4.2 局部保持多重集典型相关分析(LPMCCA) | 第58-62页 |
| 4.3 分数阶嵌入的局部保持多重集典型相关分析(FLMCC) | 第62-65页 |
| 4.3.1 分数阶矩阵的构造 | 第62-63页 |
| 4.3.2 FLMCC的模型与求解 | 第63-64页 |
| 4.3.3 FLMCC的算法描述 | 第64-65页 |
| 4.4 实验与分析 | 第65-68页 |
| 4.4.1 在CENPARMI多特征手写体数据库上的实验 | 第65页 |
| 4.4.2 在ORL人脸库上的实验 | 第65-66页 |
| 4.4.3 分数阶参数的选择 | 第66-68页 |
| 4.5 本章小节 | 第68-69页 |
| 5 总结与展望 | 第69-72页 |
| 5.1 本文总结 | 第69-70页 |
| 5.2 未来工作 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 附录 | 第79页 |
