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图像识别中的非监督领域自适应方法研究

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第9-18页
    1.1 图像识别的研究背景第9-10页
    1.2 领域自适应学习研究背景第10-11页
    1.3 领域自适应学习研究现状第11-15页
    1.4 主要工作概述第15-16页
    1.5 内容章节安排第16-18页
第二章 相关背景知识介绍第18-27页
    2.1 基于样本的领域自适应算法第18-19页
        2.1.1 地标算法第18-19页
    2.2 基于特征增强的领域自适应算法第19-21页
        2.2.1 特征增强算法第19-20页
        2.2.2 测地流算法第20-21页
    2.3 基于特征变换的领域自适应算法第21-24页
        2.3.1 正则化的非对称跨域变换算法第21-22页
        2.3.2 基于低秩重建的鲁棒视觉领域自适应算法第22-24页
    2.4 基于参数的领域自适应算法第24-25页
        2.4.1 自适应支持向量机算法第24-25页
    2.5 基于字典的领域自适应算法第25-26页
        2.5.1 共享域自适应字典学习算法第25-26页
    2.6 本章小结第26-27页
第三章 基于核子空间对齐方法第27-38页
    3.1 引言第27页
    3.2 子空间对齐方法第27-28页
    3.3 基于源域样本标签信息的核子空间对齐方法第28-31页
        3.3.1 基于核子空间对齐方法的动机第28-29页
        3.3.2 基于核子空间对齐方法的数学模型第29-30页
        3.3.3 基于核子空间对齐方法的求解第30-31页
    3.4 实验结果与分析第31-37页
        3.4.1 基准对比方法第32页
        3.4.2 可视化物体识别数据库简介及实验设置第32-33页
        3.4.3 可视化物体识别数据库上的实验结果与分析第33-34页
        3.4.4 手写体识别数据库简介及实验设置第34-35页
        3.4.5 手写体识别数据库上的实验结果与分析第35页
        3.4.6 人脸识别数据库简介及实验设置第35-36页
        3.4.7 人脸识别数据库上的实验结果与分析第36-37页
    3.5 本章小结第37-38页
第四章 基于源域样本标签信息的核子空间对齐方法第38-46页
    4.1 引言第38页
    4.2 领域不变投影方法第38-39页
    4.3 基于源域样本标签信息的核子空间对齐方法第39-43页
        4.3.1 基于源域样本标签信息的核子空间对齐方法的动机第39-40页
        4.3.2 基于源域样本标签信息的核子空间对齐方法的数学模型第40-41页
        4.3.3 基于源域样本标签信息的核子空间对齐方法的求解第41-43页
    4.4 实验结果与分析第43-45页
        4.4.1 基准对比方法第43页
        4.4.2 可视化物体识别数据库上的实验结果与分析第43-44页
        4.4.3 手写体识别数据库上的实验结果与分析第44页
        4.4.4 人脸识别数据库上的实验结果与分析第44-45页
    4.5 本章小结第45-46页
第五章 基于线性判别分析的核子空间对齐方法第46-56页
    5.1 引言第46页
    5.2 线性判别分析方法第46-47页
    5.3 基于线性判别分析的核子空间对齐方法第47-52页
        5.3.1 基于线性判别分析的核子空间对齐方法的动机第47-48页
        5.3.2 基于线性判别分析的核子空间对齐方法的数学模型第48-49页
        5.3.3 基于线性判别分析的核子空间对齐方法的求解第49-52页
    5.4 实验结果与分析第52-55页
        5.4.1 可视化物体识别数据库上的实验结果与分析第52-53页
        5.4.2 手写体识别数据库上的实验结果与分析第53-54页
        5.4.3 人脸识别数据库上的实验结果与分析第54-55页
    5.5 本章小结第55-56页
第六章 总结与展望第56-58页
    6.1 工作总结第56-57页
    6.2 进一步研究展望第57-58页
参考文献第58-62页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第62-63页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利第63-64页
致谢第64页

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