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基于图学习的多视图半监督特征提取方法及其图像分类应用

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基于图学习的多视图半监督特征提取方法及其图像分类应用
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-8页
第一章 绪论第8-16页
  1.1 课题研究背景第8-9页
  1.2 多视图学习的研究现状第9-12页
  1.3 半监督学习的研究现状及常用方法第12-14页
  1.4 本文工作概述以及剩余内容章节安排第14-16页
第二章 特征学习相关背景知识介绍第16-25页
  2.1 半监督学习算法第16-18页
    2.1.1 半监督学习的数学表达第16页
    2.1.2 协同训练第16-17页
    2.1.3 基于图的半监督方法第17-18页
  2.2 多视图方法介绍第18-23页
    2.2.1 典型相关分析第19页
    2.2.2 多视图典型相关分析第19-20页
    2.2.3 多视图鉴别分析第20-21页
    2.2.4 多视图不相关线性判别分析第21页
    2.2.5 视图内和视图间双重鉴别相关分析第21-22页
    2.2.6 多视图半监督降维第22页
    2.2.7 半配对半监督通用相关分析第22-23页
    2.2.8 多视图半监督学习第23页
  2.3 本章小结第23-25页
第三章 多视图半监督特征提取算法第25-41页
  3.1 多视图半监督特征提取算法的基本思想第25-26页
  3.2 多视图半监督特征提取算法的数学模型第26-31页
    3.2.1 算法符号说明第26-27页
    3.2.2 多视图半监督特征提取算法的目标函数框架第27-29页
    3.2.3 多视图半监督特征提取算法目标函数的求解第29-31页
  3.3 多视图半监督特征提取算法过程第31-32页
  3.4 测试样本的分类过程第32-33页
  3.5 实验结果与分析第33-40页
    3.5.1 Multi-PIE人脸数据库实验结果与分析第33-35页
    3.5.2 Mnist手写体数据库实验结果与分析第35-38页
    3.5.3 Oxford Flowers17花卉数据库实验结果与分析第38-40页
  3.6 本章小结第40-41页
第四章 鉴别的多视图半监督分析方法第41-52页
  4.1 鉴别的多视图半监督分析方法的提出第41-42页
  4.2 鉴别的多视图半监督分析方法的数学模型第42-45页
    4.2.1 考虑鉴别信息获得新的目标函数第42-43页
    4.2.2 鉴别的多视图半监督分析方法目标函数的求解第43-45页
  4.3 鉴别的多视图半监督分析方法的算法过程第45-46页
  4.4 实验结果与分析第46-51页
    4.4.1 Multi-PIE人脸库实验结果与分析第46-47页
    4.4.2 Mnist手写体数据库实验结果与分析第47-49页
    4.4.3 Oxford Flowers17花卉数据库实验结果与分析第49-51页
    4.4.4 三个数据库上MvSFE和DMvSA的实验结果与分析第51页
  4.5 本章小结第51-52页
第五章 鉴别的多视图半监督统计不相关分析第52-63页
  5.1 鉴别的多视图半监督统计不相关分析的提出第52-53页
  5.2 鉴别的多视图半监督统计不相关分析的数学模型第53-55页
    5.2.1 加入统计不相关获得新的目标函数第53页
    5.2.2 多视图半监督统计不相关分析目标函数的求解第53-55页
  5.3 鉴别的多视图半监督统计不相关分析的算法过程第55-56页
  5.4 实验结果与分析第56-62页
    5.4.1 Multi-PIE人脸库实验结果与分析第56-58页
    5.4.2 Mnist手写体数据库实验结果与分析第58-59页
    5.4.3 Oxford Flowers17花卉数据库实验结果与分析第59-61页
    5.4.4 三个数据库上MvSFE、DMvSA和DMvS2UA的实验结果与分析第61-62页
  5.5 本章小结第62-63页
第六章 总结与展望第63-65页
  6.1 本文工作总结第63-64页
  6.2 进一步展望第64-65页
参考文献第65-69页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第69-70页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利第70-71页
致谢第71页

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