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基于稀疏表示的特征提取与分类方法研究
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基于稀疏表示的特征提取与分类方法研究
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-17页
1 引言
第17-27页
1.1 特征提取方法概述
第18-20页
1.1.1 线性特征提取方法研究现状
第18-19页
1.1.2 非线性特征提取方法研究现状
第19-20页
1.2 稀疏表示概述
第20-23页
1.2.1 稀疏表示原理
第21-22页
1.2.2 常用求解稀疏编码的算法
第22-23页
1.3 字典学习理论
第23-25页
1.3.1 最优方向方法
第24页
1.3.2 K-奇异值分解算法
第24-25页
1.4 本文研究工作概述
第25-26页
1.5 本文的组织结构
第26-27页
2 基于稀疏表示分类器的最优鉴别投影方法
第27-41页
2.1 引言
第27-28页
2.2 相关工作
第28-30页
2.2.1 稀疏表示分类器
第28-29页
2.2.2 基于稀疏表示分类器的鉴别投影方法(SRC-DP)
第29-30页
2.2.3 基于正交约束的迹比优化问题
第30页
2.3 基于迹比优化的鉴别投影方法
第30-31页
2.3.1 模型的提出
第30-31页
2.3.2 模型的优化
第31页
2.4 基于两级优化模型的鉴别投影方法
第31-35页
2.4.1 模型的提出
第31-32页
2.4.2 模型的优化
第32-35页
2.5 实验结果与分析
第35-40页
2.5.1 在AR数据集上的实验
第35-37页
2.5.2 在Extended Yale B数据集上的实验
第37-38页
2.5.3 在CMU PIE数据集上的实验
第38-40页
2.5.4 讨论
第40页
2.6 本章小结
第40-41页
3 基于稀疏表示的联合核字典与鉴别投影学习方法
第41-57页
3.1 引言
第41-42页
3.2 相关工作
第42-43页
3.2.1 字典学习
第42页
3.2.2 核稀疏表示分类器
第42-43页
3.3 基于稀疏表示的联合核字典与鉴别投影学习方法
第43-47页
3.3.1 模型的提出
第43-44页
3.3.2 模型的优化
第44-45页
3.3.3 初始化设置
第45-46页
3.3.4 收敛性分析
第46页
3.3.5 分类策略
第46-47页
3.4 实验结果与分析
第47-56页
3.4.1 参数设置
第48-49页
3.4.2 人脸识别
第49-51页
3.4.3 数字识别
第51-52页
3.4.4 目标分类
第52-53页
3.4.5 性别分类
第53-54页
3.4.6 时间复杂度
第54-56页
3.5 本章小节
第56-57页
4 基于协同表示的联合核字典与鉴别投影学习方法
第57-67页
4.1 引言
第57页
4.2 相关工作
第57-58页
4.2.1 协同表示分类器
第57-58页
4.3 基于协同表示的联合核字典与鉴别投影学习方法
第58-60页
4.3.1 核协同表示分类器
第58页
4.3.2 模型的提出
第58-59页
4.3.3 模型的优化
第59-60页
4.4 实验结果与分析
第60-66页
4.4.1 参数设置
第60-61页
4.4.2 人脸识别
第61-64页
4.4.3 物体识别
第64页
4.4.4 数字识别
第64-65页
4.4.5 运行时间
第65-66页
4.5 本章小结
第66-67页
5 基于多核稀疏表示的鉴别投影方法
第67-81页
5.1 引言
第67-68页
5.2 相关工作
第68-69页
5.2.1 多核学习
第68页
5.2.2 MKL-SRC
第68-69页
5.3 多核稀疏表示分类器
第69-70页
5.4 基于多核稀疏表示的正交鉴别投影
第70-73页
5.4.1 模型的提出
第70-71页
5.4.2 模型的优化
第71-73页
5.5 实验结果与分析
第73-79页
5.5.1 人脸识别
第74-75页
5.5.2 物体识别
第75页
5.5.3 数字识别
第75-76页
5.5.4 UCI和文本分类
第76页
5.5.5 MK-SRC vs. MKL-SRC
第76-79页
5.6 本章小结
第79-81页
6 基于代价敏感的字典学习方法
第81-113页
6.1 引言
第81-82页
6.2 相关方法介绍
第82-83页
6.2.1 字典学习
第82页
6.2.2 代价敏感人脸识别问题
第82-83页
6.3 代价敏感字典学习方法在人脸识别中的应用
第83-89页
6.3.1 模型的提出
第83-84页
6.3.2 模型的优化
第84-85页
6.3.3 分类计划
第85-89页
6.4 实验结果与分析一
第89-95页
6.4.1 数据集描述
第89-90页
6.4.2 参数设置
第90页
6.4.3 处理遮挡图像的实验
第90-92页
6.4.4 与非代价敏感字典学习进行比较
第92-93页
6.4.5 与代价敏感子空间方法进行比较
第93页
6.4.6 与代价敏感分类器进行比较
第93-95页
6.5 代价敏感联合特征与字典学习方法
第95-104页
6.5.1 模型的提出
第96-99页
6.5.2 模型的优化
第99-103页
6.5.3 时间复杂度分性
第103页
6.5.4 分类策略
第103-104页
6.6 实验结果与分析二
第104-112页
6.6.1 实验设置
第105页
6.6.2 在AR和FERET数据集上的实验
第105-107页
6.6.3 在Faces in the Wild数据集上的实验
第107-108页
6.6.4 目标分类
第108页
6.6.5 参数分析
第108页
6.6.6 图像集分类
第108-112页
6.7 本章小结
第112-113页
7 总结与展望
第113-115页
7.1 本论文工作总结
第113-114页
7.2 未来工作展望
第114-115页
致谢
第115-117页
参考文献
第117-129页
附录A
第129-131页
附录B
第131-132页
本篇论文共
132
页,
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