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度量学习及其研究应用
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度量学习及其研究应用
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第一章 绪论第9-15页
　　· 研究背景及意义第9-10页
　　· 度量学习概述及其研究现状第10-12页
　　　　· 线性度量学习概述第10页
　　　　· 线性度量学习研究现状第10-11页
　　　　· 流形学习概述第11页
　　　　· 流形学习研究现状第11-12页
　　· 本文主要研究内容第12-13页
　　· 本文组织结构第13-15页
第二章 度量学习算法介绍第15-29页
　　· 线性度量学习算法第15-18页
　　　　· 线性鉴别分析(LDA)第15页
　　　　· 马氏度量学习(MMC)第15-16页
　　　　· 近邻成分分析(NCA)第16页
　　　　· 相关成分分析(RCA)第16-17页
　　　　· 最大边界近邻法(LMNN)第17-18页
　　· 流形学习算法第18-23页
　　　　· 等距离映射(ISOMAP)第18-19页
　　　　· 局部线性嵌入(LLE)第19-21页
　　　　· 拉普拉斯特征映射(LE)第21-22页
　　　　· 局部切空间排列算法(LTSA)第22-23页
　　· 流形学习算法仿真实验第23-27页
　　　　· Swiss Roll第23-25页
　　　　· Punctured Sphere第25-26页
　　　　· 3D Clusters第26-27页
　　　　· 各种算法性能对比第27页
　　　　· 实验结果分析第27页
　　· 本章小结第27-29页
第三章 基于Log-Gabor滤波与黎曼流形学习的图像识别算法第29-41页
　　· 引言第29-30页
　　· Gabor与Log-Gabor滤波器第30-31页
　　· 黎曼流形学习第31-33页
　　　　· 理论基础第31-32页
　　　　· 黎曼流形学习算法第32-33页
　　· Log-Gabor+RML算法与参数估计第33-36页
　　· 实验结果与分析第36-39页
　　　　· 人脸图像的分类识别实验第36-38页
　　　　· 参数对实验的影响分析第38-39页
　　· 本章小结第39-41页
第四章 基于核融合的多信息流形学习算法第41-53页
　　· 引言第41页
　　· 谱图流形学习算法与KPCA的等价关系第41-45页
　　　　· KPCA算法第42-43页
　　　　· ISOMAP算法与KPCA第43-44页
　　　　· LLE算法与KPCA第44页
　　　　· LTSA算法与KPCA第44-45页
　　· 全局局部流形学习算法(GLML)第45-47页
　　　　· 全局局部流形学习(GLML)第45-47页
　　　　· 参数估计第47页
　　· 实验结果与分析第47-52页
　　　　· 人工数据集第47-49页
　　　　· 人脸图像数据集第49-52页
　　· 本章小结第52-53页
第五章 基于CAM权重距离的局部流形学习算法第53-63页
　　· 引言第53页
　　· CAM权重距离第53-57页
　　　　· CAM分布第54-55页
　　　　· CAM权重距离第55-56页
　　　　· CAM参数估计第56-57页
　　· 基于CAM权重距离的局部线性嵌入第57-59页
　　　　· 算法主要思想第57-58页
　　　　· 算法主要步骤第58-59页
　　· 实验结果第59-62页
　　　　· Swiss Roll第60页
　　　　· 3D Clusters第60-61页
　　　　· 健壮性比较第61-62页
　　· 本章小结第62-63页
第六章 主要结论与展望第63-65页
　　主要结论第63-64页
　　展望第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-69页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。
 
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