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面向图像识别的稀疏模型研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第13-25页
    1.1 研究背景第13-15页
        1.1.1 图像识别技术第13-14页
        1.1.2 图像识别中的特征提取第14-15页
    1.2 稀疏模型第15-21页
        1.2.1 稀疏模型的神经生理学背景第15-19页
        1.2.2 图像识别中的稀疏模型第19-20页
        1.2.3 稀疏模型研究现状第20-21页
    1.3 本文的研究内容与成果第21-22页
    1.4 本论文的内容组织与结构安排第22-25页
第二章 稀疏模型概述第25-45页
    2.1 引言第25页
    2.2 压缩感知第25-32页
        2.2.1 压缩感知原理介绍第25-27页
        2.2.2 稀疏表示重构理论依据第27-31页
        2.2.3 单像素相机第31-32页
    2.3 稀疏模型第32-43页
        2.3.1 稀疏模型的基本问题第32-33页
        2.3.2 稀疏编码第33-36页
        2.3.3 字典学习第36-40页
        2.3.4 基于稀疏表示的人脸识别第40-43页
    2.4 本章小结第43-45页
第三章 基于块稀疏和判别性假设的字典学习算法第45-61页
    3.1 引言第45-46页
    3.2 相关工作第46-53页
        3.2.1 结构化稀疏表示第46-50页
        3.2.2 判别性字典学习第50-53页
    3.3 块稀疏判别字典学习第53-56页
    3.4 实验分析第56-59页
        3.4.1 Extended Yale B人脸识别实验第57-58页
        3.4.2 Extended Yale B人脸鲁棒性实验第58-59页
    3.5 本章小结第59-61页
第四章 基于低秩约束的稀疏模型第61-81页
    4.1 引言第61-62页
    4.2 相关工作第62-70页
        4.2.1 低秩模型概述第62-66页
        4.2.2 低秩模型的应用第66-67页
        4.2.3 稀疏约束和低秩约束的关系第67-68页
        4.2.4 基于结构化低秩表示的图像识别第68-70页
    4.3 块约束低秩字典学习第70-73页
    4.4 低秩局部稀疏编码算法第73-76页
    4.5 实验分析第76-80页
        4.5.1 Extended Yale B人脸识别实验第77-79页
        4.5.2 Caltech 101物体识别实验第79-80页
        4.5.3 Caltech 256物体识别实验第80页
    4.6 本章小结第80-81页
第五章 稀疏表示降维算法第81-97页
    5.1 引言第81页
    5.2 降维理论简介第81-86页
        5.2.1 线性降维第82页
        5.2.2 非线性降维第82-86页
    5.3 相关工作第86-88页
    5.4 基于图的块稀疏降维第88-92页
        5.4.1 块稀疏表示距离第88-90页
        5.4.2 基于图的块稀疏降维第90-92页
    5.5 实验分析第92-95页
        5.5.1 人工模拟数据集第92-94页
        5.5.2 Extended Yale B人脸识别实验第94-95页
    5.6 本章小结第95-97页
第六章 基于判别性块稀疏与低秩的图像识别第97-107页
    6.1 引言第97页
    6.2 相关工作第97-100页
    6.3 基于图的块稀疏线性降维算法第100-101页
    6.4 基于判别性块稀疏与低秩的图像识别第101-102页
    6.5 实验分析第102-105页
        6.5.1 Extended Yale B人脸识别实验第102-103页
        6.5.2 Caltech 101物体识别实验第103-104页
        6.5.3 Caltech 256物体识别实验第104-105页
    6.6 本章小结第105-107页
第七章 总结和展望第107-111页
附录 缩略语表第111-113页
参考文献第113-121页
致谢第121-123页
攻读学位期间发表的学术论文目录第123页

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