多视图嵌入学习方法及其应用研究

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多视图嵌入学习方法及其应用研究

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多视图嵌入学习方法及其应用研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-19页
1 绪论	第19-31页
1.1 引言	第19-20页
1.2 多视图学习概述	第20-22页
1.2.1 协同训练	第20-21页
1.2.2 多核学习	第21页
1.2.3 多视图子空间学习	第21-22页
1.3 相关分析方法概述	第22-23页
1.3.1 典型相关分析	第22-23页
1.3.2 多重集典型相关分析	第23页
1.4 哈希方法概述	第23-27页
1.4.1 哈希学习方法回顾	第25-26页
1.4.2 多视图哈希学习	第26-27页
1.5 本文的主要研究工作和内容安排	第27-28页
1.6 本文工作的创新点	第28-31页
2 半配对离散哈希及在大规模跨视图检索中的应用	第31-53页
2.1 引言	第31-32页
2.2 相关工作介绍	第32-33页
2.2.1 基于半配对数据的多视图方法	第33页
2.3 半配对离散哈希	第33-41页
2.3.1 问题描述	第33-34页
2.3.2 模型构建	第34-36页
2.3.3 模型优化	第36-39页
2.3.4 哈希函数学习	第39页
2.3.5 收敛性及算法复杂度分析	第39-41页
2.4 实验结果与分析	第41-50页
2.4.1 实验数据	第41-42页
2.4.2 实验设置	第42页
2.4.3 实验结果	第42-44页
2.4.4 编码策略分析	第44页
2.4.5 离散优化分析	第44页
2.4.6 效率与收敛性分析	第44-50页
2.4.7 参数分析	第50页
2.5 本章小结	第50-53页
3 多视图离散哈希及在大规模视觉检索中的应用	第53-69页
3.1 引言	第53-54页
3.2 多视图离散哈希	第54-61页
3.2.1 符号及问题描述	第54页
3.2.2 模型构建	第54-57页
3.2.3 模型优化	第57-59页
3.2.4 新样本的哈希编码	第59页
3.2.5 收敛性及计算复杂度分析	第59-61页
3.3 实验结果与分析	第61-68页
3.3.1 实验数据	第61页
3.3.2 实验设置	第61-62页
3.3.3 实验结果	第62-66页
3.3.4 与单视图版本的比较	第66-67页
3.3.5 离散优化分析	第67页
3.3.6 效率与收敛性分析	第67页
3.3.7 参数分析	第67-68页
3.4 本章小结	第68-69页
4 联合嵌入多标记学习及在自动标注的应用	第69-85页
4.1 引言	第69-70页
4.2 相关工作	第70-72页
4.2.1 多标记学习	第70-71页
4.2.2 跨视图学习	第71页
4.2.3 哈希码学习	第71-72页
4.3 联合嵌入	第72-74页
4.3.1 问题描述	第72页
4.3.2 模型构建	第72-73页
4.3.3 模型优化	第73-74页
4.3.4 基于跨视图搜索的多标记预测	第74页
4.4 联合哈希	第74-77页
4.4.1 模型构建	第74-75页
4.4.2 模型优化	第75-77页
4.5 收敛性以及计算复杂度分析	第77-80页
4.5.1 收敛性分析	第77-78页
4.5.2 计算复杂度分析	第78-80页
4.6 实验结果与分析	第80-84页
4.6.1 实验数据	第80页
4.6.2 实验设置	第80-81页
4.6.3 实验结果	第81-82页
4.6.4 效率分析	第82-83页
4.6.5 参数分析	第83-84页
4.7 本章小结	第84-85页
5 多视图相关分析及在图像识别中的应用	第85-111页
5.1 引言	第85-86页
5.2 相关工作	第86-87页
5.2.1 典型相关分析	第86-87页
5.2.2 多重集典型相关分析	第87页
5.2.3 鉴别相关分析	第87页
5.3 图嵌入多重相关分析框架	第87-92页
5.3.1 模型构建与优化	第87-89页
5.3.2 代表性算法	第89-91页
5.3.3 讨论	第91-92页
5.4 实验结果与分析一	第92-99页
5.4.1 数据可视化实验	第92页
5.4.2 在手写体数据集上的实验	第92-96页
5.4.3 在彩色图像数据集上的实验	第96页
5.4.4 在物体数据集上的实验	第96-99页
5.4.5 参数分析	第99页
5.5 标签传播半监督相关分析	第99-103页
5.5.1 软标签矩阵估计	第99-100页
5.5.2 概率类内散度构造	第100页
5.5.3 模型构建与优化	第100-102页
5.5.4 多视图扩展	第102-103页
5.6 实验结果与分析二	第103-110页
5.6.1 实验设置	第103-107页
5.6.2 在手写体数据集上的实验	第107-108页
5.6.3 在人脸数据集上的实验	第108-110页
5.7 本章小结	第110-111页
6 结束语	第111-113页
6.1 本文工作总结	第111-112页
6.2 未来工作展望	第112-113页
附录 A 若干定理证明	第113-117页
A.1 定理3.1的证明	第113页
A.2 定理3.2的证明	第113-114页
A.3 定理5.1的证明	第114-115页
A.4 定理5.2的证明	第115-117页
致谢	第117-119页
参考文献	第119-135页
攻读博士学位期间撰写的论文	第135-137页
攻读博士学位期间参与的科研课题	第137页

本篇论文共137页，点击这进入下载页面。

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