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基于增量式二维主成分分析的图像特征提取技术研究

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基于增量式二维主成分分析的图像特征提取技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-15页
  1.1 研究目的和意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.2.1 主成分分析研究现状第10-12页
    1.2.2 增量式主成分分析研究现状第12-13页
  1.3 国内外研究存在的主要问题第13-14页
  1.4 本文主要研究内容及章节安排第14-15页
第二章 批量式主成分分析算法研究第15-23页
  2.1 前言第15页
  2.2 二维主成分分析算法第15-19页
    2.2.1 二维主成分分析算法的基本思想第15-18页
    2.2.2 基于二维主成分分析算法的图像特征提取步骤第18页
    2.2.3 分类识别算法第18-19页
    2.2.4 二维主成分分析算法优缺点分析第19页
  2.3 行-列二维主成分分析算法第19-21页
    2.3.1 行方向的2DPCA第19-20页
    2.3.2 列方向的2DPCA第20页
    2.3.3 基于行-列二维主成分分析算法的特征提取及分类识别步骤第20-21页
    2.3.4 行-列二维主成分分析算法的优缺点分析第21页
  2.4 本章小结第21-23页
第三章 增量式二维主成分分析算法研究第23-34页
  3.1 前言第23页
  3.2 直观协方差无关增量式主成分分析算法第23-27页
    3.2.1 直观协方差无关增量式主成分分析算法推导第23-25页
    3.2.2 直观协方差无关增量式主成分分析算法的直观数学解释第25-26页
    3.2.3 直观协方差无关增量式主成分分析算法优缺点第26-27页
  3.3 增量式二维主成分分析算法第27-29页
    3.3.1 增量式二维主成分分析算法推导第27-28页
    3.3.2 增量式二维主成分分析算法优缺点第28-29页
  3.4 增量式行-列二维主成分分析算法第29-31页
    3.4.1 增量式行-列二维主成分分析算法推导第29-30页
    3.4.2 增量式行-列二维主成分分析算法实现第30-31页
  3.5 图像重构第31-32页
    3.5.1 基于增量式二维主成分分析算法的图像重构第31-32页
    3.5.2 基于增量式行-列二维主成分分析算法的图像重构第32页
  3.6 算法复杂度对比分析第32-33页
  3.7 本章小结第33-34页
第四章 实验结果与分析第34-48页
  4.1 实验样本与实验环境介绍第34-35页
  4.2 收敛性实验第35-41页
    4.2.1 物块数据库收敛性实验结果与分析第35-37页
    4.2.2 ORL及 Yale人脸数据库收敛性实验结果与分析第37-41页
  4.3 图像重构实验第41-42页
  4.4 分类实验第42-47页
    4.4.1 分类率实验结果与分析第43-44页
    4.4.2 复杂度实验结果与分析第44-47页
  4.5 本章小结第47-48页
第五章 总结与展望第48-50页
  5.1 总结第48-49页
    5.1.1 本文主要工作第48-49页
    5.1.2 本文所得结论第49页
  5.2 研究展望第49-50页
参考文献第50-55页
发表论文和科研情况说明第55-56页
致谢第56页

本篇论文共56页,点击这进入下载页面
 
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