第1章 绪论
1.1 研究背景及研究目的
1.2 国内外研究现状及分析
1.2.1 距离度量学习
1.2.2 黎曼流形学习
1.3 本文主要研究内容与论文结构
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 论文结构
第2章 度量学习方法概述
2.1 传统度量学习方法
2.2 黎曼流形度量方法
2.2.1 对数欧几里得度量学习（LEML）
2.2.2 协方差判别学习（CDL）
2.2.3 格拉斯曼流形上的投影度量学习（PML）
第3章 广义高效的黎曼流形度量学习
3.1 引言
3.2 黎曼流形参数度量
3.2.1 SPD流形上的参数度量
3.2.2 格拉斯曼流形上的参数度量
3.2.3 高斯流形上的参数度量
3.3 广义黎曼流形度量学习
3.3.1 模型
3.3.2 优化和算法
3.3.3 讨论
3.4 实验结果及分析
3.4.1 数据集
3.4.2 对比算法
3.4.3 参数设置
3.4.4 实验分析
3.5 结论
第4章 基于支持向量的对称正定流形度量学习
4.1 引言
4.2 支持向量度量学习
4.2.1 SPD二元组核函数
4.2.2 二分类模型
4.2.3 优化和算法
4.2.4 讨论
4.3 实验结果及分析
4.3.1 数据集
4.3.2 对比算法
4.3.3 参数设置
4.3.4 实验分析
4.4 结论
第5章 总结与展望
参考文献
发表论文和参加科研情况说明
致谢
天津大学;
