谱学习与聚类的研究与应用
| 中文摘要 | 第1-13页 |
| 英文摘要 | 第13-15页 |
| 第一章 前言 | 第15-23页 |
| ·谱学习与聚类方法 | 第16-21页 |
| ·规范化分割 | 第16-17页 |
| ·等尺度映射 | 第17-18页 |
| ·局部线形嵌套 | 第18-19页 |
| ·局部切空间对齐 | 第19-20页 |
| ·核主成分分析 | 第20页 |
| ·拉普拉斯特征映射 | 第20-21页 |
| ·本文的主要贡献 | 第21页 |
| ·本文组织 | 第21-23页 |
| 第二章 谱学习与聚类在光谱图像分割中的应用 | 第23-42页 |
| ·引言 | 第23-25页 |
| ·光谱图像预处理 | 第25-29页 |
| ·光谱图像 | 第26-27页 |
| ·光滑与标准化 | 第27页 |
| ·几何描述 | 第27-29页 |
| ·光谱扩展 | 第29页 |
| ·谱聚类 | 第29-30页 |
| ·光谱图像多层次分割 | 第30-34页 |
| ·Nystr(o|¨)m方法 | 第31-32页 |
| ·层次扩展 | 第32-33页 |
| ·分割算法 | 第33-34页 |
| ·实验分析 | 第34-38页 |
| ·核函数影响 | 第34-35页 |
| ·参数选择 | 第35页 |
| ·正确率 | 第35-36页 |
| ·方法比较 | 第36-37页 |
| ·稳定性 | 第37-38页 |
| ·结论 | 第38-42页 |
| 第三章 谱学习与聚类在矢量场分割中的应用 | 第42-61页 |
| ·引言 | 第42-44页 |
| ·矢量场分解与格林函数法 | 第44-52页 |
| ·标量势函数 | 第44-48页 |
| ·标量流函数 | 第48-49页 |
| ·选择标量函数的决策标准 | 第49-51页 |
| ·参数分析 | 第51-52页 |
| ·离散矢量场分割 | 第52-56页 |
| ·规范化分割 | 第53页 |
| ·边界优化 | 第53-55页 |
| ·完整的矢量场分割算法 | 第55-56页 |
| ·实验分析 | 第56-58页 |
| ·结论 | 第58-61页 |
| 第四章 谱学习与聚类在数据分类中的应用 | 第61-80页 |
| ·引言 | 第62-63页 |
| ·度量局部线性嵌套 | 第63-71页 |
| ·距离度量学习 | 第64-65页 |
| ·度量局部线性嵌套 | 第65-69页 |
| ·Chunklet子集选取 | 第69-70页 |
| ·实验结果与分析 | 第70-71页 |
| ·局部切空间对齐 | 第71-78页 |
| ·动态的局部切空间对齐 | 第73-75页 |
| ·有监督的局部切空间对齐 | 第75-77页 |
| ·参数分析 | 第77页 |
| ·实验结果 | 第77-78页 |
| ·结论 | 第78-80页 |
| 第五章 谱学习与聚类在运动分析与合成中的应用 | 第80-97页 |
| ·引言 | 第80-81页 |
| ·运动学习框架 | 第81-85页 |
| ·运动捕捉数据 | 第83-85页 |
| ·基于TLTSA的流形分析 | 第85-91页 |
| ·TLTSA算法摘要 | 第85-86页 |
| ·内在维度 | 第86-87页 |
| ·周期性运动分解 | 第87-88页 |
| ·光滑拟和与提取原语动作 | 第88-90页 |
| ·示例 | 第90-91页 |
| ·运动合成 | 第91-94页 |
| ·动作拼接 | 第93-94页 |
| ·实验分析 | 第94-95页 |
| ·结论 | 第95-97页 |
| 第六章 总结和展望 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-106页 |
| 发表的文章列表 | 第106-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
