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基于二维稀疏表示和向量范数优化的织物疵点有监督分类研究

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基于二维稀疏表示和向量范数优化的织物疵点有监督分类研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
· 绪论第9-16页
  · 课题研究的理论意义和实用价值第9-11页
  · 国内外研究现状和存在的问题第11-12页
  · 二维稀疏表示在疵点分类中的应用第12-14页
  · 图像识别中分类器的设计思想第14-15页
  · 本文的研究内容第15-16页
· 织物疵点的稀疏表示和特征提取第16-30页
  · 压缩感知与稀疏表示理论第16-18页
    · 压缩感知简介第16-17页
    · 稀疏表示理论第17-18页
  · 几种典型的特征提取方法第18-23页
    · K-L 变换第18-19页
    · 二维主成份分析法(2DPCA)第19-20页
    · 独立成分分析(ICA)第20-21页
    · 二维局部保持投影(2DLPP)第21-22页
    · 二维线性鉴别分析(2DLDA)第22-23页
  · 基于稀疏感知字典的特征提取第23-26页
    · 图像的稀疏字典设计第23-24页
    · 稀疏字典基的相干性研究第24-26页
  · 实验结果与分析第26-29页
  · 本章小结第29-30页
3.流形学习和向量范数优化第30-43页
  · 流形学习理论基础第30-33页
    · 流形概述第30-31页
    · 流形学习的数学基础和算法分析第31-33页
  · 流形学习和稀疏映射算法第33-36页
  · 基于向量范数对稀疏表示的优化第36-42页
    · 凸优化方法第36-37页
    · p范数优化第37-39页
    · 实验结果与分析第39-42页
  · 本章小结第42-43页
4 织物疵点监督分类中分类器的设计第43-57页
  · 分类器研究第43-47页
    · 分类器的设计第43-44页
    · 分类器影响因素及性能标准第44-45页
    · 分类算法第45页
    · 几种典型的分类器第45-47页
  · 稀疏表示分类器第47-48页
  · 本征维数估计第48-49页
  · 分类器组合第49-51页
    · 多级分类器组合第49-50页
    · 特征提取与分类器组合第50-51页
  · 仿真与实验第51-55页
    · 实验软硬件环境以及数据库介绍第51页
    · 稀疏表示分类器算法实验第51-55页
  · 本章小结第55-57页
5 总结与展望第57-59页
  · 全文总结第57页
  · 工作展望第57-59页
参考文献第59-62页
附录:硕士研究生学习阶段发表论文第62-63页
致谢第63-64 页

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