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面向图像分类的跨域字典学习

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面向图像分类的跨域字典学习
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第一章 绪论第13-27页
  · 研究背景与意义第13-16页
  · 国内外研究现状第16-25页
    · 图像分类研究现状第16-20页
    · 基于迁移学习或字典学习的图像分类第20-25页
  · 论文研究内容和结构安排第25-27页
    · 研究内容第25页
    · 结构安排第25-27页
第二章 字典学习及其算法第27-36页
  · 字典学习构造第27-28页
    · 字典重构第27页
    · 稀疏约束第27-28页
  · 稀疏分解算法第28-32页
    · MP算法第29-31页
    · OMP算法第31-32页
  · 字典学习算法第32-34页
  · 字典学习在图像分类中的应用第34-35页
  · 本章小结第35-36页
第三章 带迁移误差的跨域字典学习第36-49页
  · 整体框架第36-37页
  · 字典学习在域适应中的表现形式第37-38页
    · 跨域字典学习表现形式第37页
    · 迁移矩阵的构造第37-38页
  · 带迁移误差的跨域字典学习表现形式第38-39页
  · 优化第39-42页
    · 表达式优化第39-42页
    · 初始化第42页
  · 分类第42-43页
  · 实验及分析第43-48页
    · 实验数据准备第43-45页
    · 实验结果与分析第45-48页
  · 本章小结第48-49页
第四章 多源跨域字典学习第49-62页
  · 整体框架第49-50页
  · 字典学习在多源域适应中的表现形式第50-52页
  · 优化第52-55页
    · 表达式优化第52-54页
    · 初始化第54页
    · 收敛性分析第54-55页
  · 分类第55页
  · 实验及分析第55-60页
    · 实验数据准备第55-56页
    · 实验结果与分析第56-60页
  · 本章小结第60-62页
第五章 总结与展望第62-64页
  · 本文工作总结第62-63页
  · 后续工作展望第63-64页
参考文献第64-71页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第71-72页
致谢第72-73页
附表第73页

本篇论文共73页,点击这进入下载页面
 
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