基于权重协方差表示的图像集分类
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文贡献 | 第10-11页 |
| 1.4 主要内容及章节安排 | 第11-12页 |
| 2 相关理论基础 | 第12-20页 |
| 2.1 图像集表示方法 | 第12-14页 |
| 2.1.1 协方差表示 | 第12-13页 |
| 2.1.2 仿射包表示 | 第13-14页 |
| 2.2 图像集相似性度量 | 第14-17页 |
| 2.2.1 协方差矩阵表示的黎曼度量 | 第14-16页 |
| 2.2.2 仿射包表示的度量 | 第16-17页 |
| 2.3 判别分析方法 | 第17-20页 |
| 2.3.1 主成分分析(PCA) | 第17-18页 |
| 2.3.2 线性判别分析(LDA) | 第18-20页 |
| 3 图像集分类问题求解及实现细节 | 第20-27页 |
| 3.1 图像集数据预处理 | 第20-22页 |
| 3.2 基于权重协方差的图像集表示方法 | 第22-24页 |
| 3.3 算法流程 | 第24页 |
| 3.4 实现细节 | 第24-27页 |
| 3.4.1 图像集正定表示形式 | 第25页 |
| 3.4.2 内部度量 | 第25页 |
| 3.4.3 减少图像集表示计算量 | 第25-27页 |
| 4 实验结果与评价 | 第27-31页 |
| 4.1 图像集表示的有效性 | 第27-28页 |
| 4.2 带噪声的图像集数据 | 第28-29页 |
| 4.3 其他实验 | 第29-30页 |
| 4.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 结论 | 第31-32页 |
| 参考文献 | 第32-36页 |
| 致谢 | 第36-37页 |
