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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,
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。
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