基于流形学习的多媒体数据分析
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基于流形学习的多媒体数据分析
论文目录
摘要
第1-7页
ABSTRACT
第7-11页
符号对照表
第11-13页
缩略语对照表
第13-16页
第一章 绪论
第16-24页
1.1 研究背景
第16-18页
1.2 国内外研究现状
第18-20页
1.3 研究目的与意义
第20-21页
1.4 本文内容安排
第21-24页
第二章 基于可形变模型的图像目标分割方法
第24-32页
2.1 几种应用于图像目标分割的可形变模型
第24-29页
2.1.1 参数可形变模型
第24-26页
2.1.2 水平集方法
第26-29页
2.2 具有形状先验的水平集方法
第29-32页
2.2.1 基于单先验水平集的图像目标分割方法
第29-30页
2.2.2 基于多先验水平集的图像目标分割方法
第30-32页
第三章 基于独立成分分析的多先验水平集方法
第32-44页
3.1 引言
第32页
3.2 独立成分分析
第32-34页
3.3 基于独立成分分析的多先验水平集方法
第34-36页
3.3.1 独立成分分析降维
第34-35页
3.3.2 基于KDE的形状分布非参数估计
第35-36页
3.3.3 能量泛函和演化方程
第36页
3.4 实验结果与分析
第36-43页
3.5 本章小结
第43-44页
第四章 基于形状语义约束的混合水平集方法
第44-66页
4.1 引言
第44页
4.2 基于形状上下文的形状匹配
第44-45页
4.3 引入核函数的CV数据项
第45-46页
4.4 能够保持曲线拓扑的约束项
第46页
4.5 基于形状语义约束的混合水平集方法
第46-52页
4.5.1 保持形状语义的形状变换
第48-50页
4.5.2 数据驱动曲线演化
第50-52页
4.6 实验结果与分析
第52-64页
4.7 本章小结
第64-66页
第五章 总结和展望
第66-68页
5.1 研究总结
第66-67页
5.2 研究展望
第67-68页
参考文献
第68-74页
致谢
第74-76页
作者简介
第76-77页
本篇论文共
66
页,
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。
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