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基于分类的判别性字典学习的稀疏编码算法研究
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基于分类的判别性字典学习的稀疏编码算法研究
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-9页
第1章 绪论
第9-16页
· 课题研究的背景及意义
第9-11页
· 国内外研究现状
第11-14页
· 论文主要内容和结构安排
第14-16页
第2章 稀疏编码和低秩表示
第16-24页
· 稀疏编码模型
第16-18页
· 稀疏编码求解算法
第18-21页
· 直接求解算法
第18-19页
· 字典学习算法
第19-20页
· 目前稀疏编码存在的问题
第20-21页
· 低秩表示理论
第21-23页
· 本章小结
第23-24页
第3章 M近邻的判别性字典学习的稀疏编码算法
第24-40页
· 引言
第24页
· M近邻的判别性字典学习
第24-32页
· 随机人脸特征
第25页
· 标签一致性的K-SVD算法
第25-29页
· 改进的LC-KSVD算法
第29-32页
· 实验结果与分析
第32-38页
· Extended Yale B人脸数据集实验结果
第32-34页
· AR人脸数据集实验结果
第34-35页
· Caltech101 数据集实验结果
第35-38页
· 本章小结
第38-40页
第4章 判别性低秩字典学习的稀疏编码算法
第40-53页
· 引言
第40-41页
· 低秩表示
第41-42页
· 增广的拉格朗日乘子算法
第41-42页
· 判别性低秩字典学习
第42-46页
· LC-KSVD算法与低秩表示结合方法
第42-43页
· MLR算法
第43-46页
· 实验结果与分析
第46-51页
· 参数的选择
第46-48页
· 实验数据分析
第48-51页
· 本章小结
第51-53页
第5章 总结与展望
第53-55页
· 论文研究的成果
第53-54页
· 未来的展望
第54-55页
参考文献
第55-60页
致谢
第60-61页
作者在攻读硕士学位期间的科研成果
第61-62页
本篇论文共
62
页,
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。
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