声明
摘要
1 绪论
1.1 引言
1.2 线性投影分析的研究进展
1.2.1 主成分分析理论
1.2.2 线性鉴别分析理论
1.3 非线性投影分析的研究进展
1.3.1 基于核的特征提取理论
1.3.2 基于稀疏表示的特征提取理论
1.4 不同特征融合方法和几种分类器介绍
1.4.1 基于CCA的特征融合方法
1.4.2 分类器介绍
1.5 本文主要工作内容安排
2 基于稀疏保持投影的多重集典型相关分析
2.1 引言
2.2 相关方法介绍
2.2.1 稀疏保持投影算法理论
2.2.2 典型相关分析算法
2.2.3 核典型相关分析算法
2.3 基于核稀疏保持投影的典型相关分析算法
2.3.1 核稀疏表示理论
2.3.2 核稀疏保持投影算法理论
2.3.3 基于核稀疏保持投影的典型相关分析算法
2.4 基于多核学习稀疏保持投影的多重集典型相关分析算法
2.4.1 多重集典型相关分析算法
2.4.2 基于核的多重集典型相关分析算法
2.4.3 基于多核学习的多重集典型相关分析算法
2.4.4 基于多核稀疏保持投影的多重集典型相关分析算法
2.5 实验与分析
2.5.1 CENPARMI数字手写体识别实验
2.5.2 Yale人脸库识别实验
2.5.3 ORL人脸库识别实验
2.6 本章小结
3 基于协作表示的多重集典型相关分析算法
3.1 引言
3.2 协作表示算法理论
3.3 协作表示投影的多重集典型相关分析算法
3.3.1 协作表示投影算法理论
3.3.2 协作表示投影的多重集典型相关分析算法
3.3.3 基于核的协作表示投影的多重集典型相关分析算法
3.4 协作表示鉴别的多重集典型相关分析算法
3.4.1 协作表示鉴别算法理论
3.4.2 协作表示鉴别的多重集典型相关分析算法
3.4.3 基于核的协作表不鉴别的多重集典型相关分析算法
3.5 实验与分析
3.5.1 MFEAT数字手写体识别实验
3.5.2 AR人脸库识别实验
3.5.3 Yale人脸库识别实验
3.6 本章小结
4 基于判别稀疏近邻保持嵌入的多重集典型相关分析
4.1 引言
4.2 判别稀疏近邻保持嵌入算法理论
4.3 判别稀疏近邻保持嵌入的多重集典型相关分析算法
4.4 实验与分析
4.4.1 CENPARMI数字手写体识别实验
4.4.2 AR人脸库识别实验
4.4.3 ORL人脸库识别识别
4.5 本章小结
5 总结与展望
5.1 本文总结
5.2 未来工作
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和出版著作情况
攻读硕士学位期间参加的科学研究情况