稀疏子空间聚类在图像处理中的应用
| 学位论文的主要创新点 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状与存在的问题 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 存在的问题 | 第12页 |
| 1.3 研究目的及主要贡献 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论描述 | 第15-33页 |
| 2.1 稀疏子空间聚类概念及其算法 | 第15-17页 |
| 2.1.1 子空间聚类介绍及其相关算法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 谱聚类相关知识 | 第16-17页 |
| 2.2 稀疏子空间聚类模型和低秩表示模型 | 第17-21页 |
| 2.2.1 稀疏子空间聚类-SSC | 第17-20页 |
| 2.2.2 低秩表示-LRR | 第20-21页 |
| 2.3 拉普拉斯映射 | 第21-24页 |
| 2.4 MATLAB并行计算相关概念及其操作 | 第24-30页 |
| 2.4.1 基于MATLAB的并行计算 | 第24-25页 |
| 2.4.2 SPMD操作机制 | 第25-26页 |
| 2.4.3 分析SPMD系统周转时间 | 第26-27页 |
| 2.4.4 通过循环控制提高加速 | 第27-30页 |
| 2.5 提高SPMD效率的方法 | 第30-31页 |
| 2.6 数据集介绍 | 第31-33页 |
| 第三章 LRHT-LRSC稀疏子空间聚类算法 | 第33-41页 |
| 3.1 LRHT-LRSC算法描述 | 第33-35页 |
| 3.2 最小化LRHT-LRSC算法 | 第35-38页 |
| 3.3 构建仿射图 | 第38页 |
| 3.4 并行化LRHT-LRSC算法 | 第38-41页 |
| 第四章 仿真实验及其结果分析 | 第41-53页 |
| 4.1 数据来源说明及实验环境设计 | 第41页 |
| 4.2 合成实验及其结果分析 | 第41-45页 |
| 4.3 人脸聚类实验 | 第45-46页 |
| 4.4 运动分割实验 | 第46-48页 |
| 4.5 改进的SPMD并行方法的应用 | 第48-53页 |
| 4.5.1 并行运算LRHT-LRSC算法 | 第49-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 回顾与总结 | 第53-54页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
