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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,点击这进入下载页面
 
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