局部线性嵌入算法的改进及其在图像识别中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究内容及研究目标 | 第11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-13页 |
| 2 流形学习理论 | 第13-27页 |
| ·流形学习 | 第13-18页 |
| ·流形学习概念 | 第13-14页 |
| ·流形学习的基本问题 | 第14-15页 |
| ·流形学习的研究进展 | 第15-16页 |
| ·流形学习分类 | 第16-17页 |
| ·流形学习应用 | 第17-18页 |
| ·SLLE 流形学习方法 | 第18-22页 |
| ·局部线性嵌入 | 第18-21页 |
| ·SLLE 算法 | 第21-22页 |
| ·SLLE 三个参数设置 | 第22页 |
| ·LLE 与 SLLE 算法的对比研究 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 3 图像底层识别相关理论 | 第27-39页 |
| ·图像识别技术 | 第27-29页 |
| ·图像色彩模型 | 第29-32页 |
| ·图像特征提取技术 | 第32-37页 |
| ·颜色特征提取技术 | 第32-35页 |
| ·纹理特征提取技术 | 第35-37页 |
| ·形状特征提取技术 | 第37页 |
| ·KNN 分类方法 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 SSLLE 流形学习算法 | 第39-49页 |
| ·LLE 与 SSLLE 算法的局限性 | 第39页 |
| ·SSLLE 算法 | 第39-48页 |
| ·自组织映射模型 | 第39-42页 |
| ·SSLLE 方法 | 第42-43页 |
| ·SSLLE 方法噪声影响分析 | 第43-44页 |
| ·SSLLE 稳健性分析 | 第44-45页 |
| ·SSLLE 方法性能分析 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 SSLLE 在图像识别上的应用 | 第49-57页 |
| ·SSLLE 数字图像识别实验 | 第49-51页 |
| ·SSLLE 算法图像识别性能分析 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间的科研工作 | 第64页 |
