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图匹配问题的研究和算法设计

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图匹配问题的研究和算法设计

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-16页
主要符号与英文缩略词对照表	第16-19页
第一章绪论	第19-36页
1.1 课题的背景和意义	第19-21页
1.2 图匹配问题描述	第21-23页
1.3 图匹配问题的挑战	第23-24页
1.4 文献综述	第24-31页
1.4.1 图匹配方法分类总结	第25页
1.4.2 相似度函数及其松弛形式	第25-26页
1.4.3 算法求解空间	第26-27页
1.4.4 图匹配问题阶数	第27-28页
1.4.5 待匹配图数目	第28-29页
1.4.6 基于机器学习的图匹配	第29页
1.4.7 参数化的配准问题	第29-31页
1.4.8 图匹配实用技术	第31页
1.5 本文主要贡献	第31-34页
1.6 本文组织结构	第34-36页
第二章自适应梯度指派的二图匹配收敛算法	第36-64页
2.1 本章引言	第36页
2.2 二阶图匹配算法设计和收敛性分析	第36-47页
2.2.1 二阶图匹配的自适应近似梯度指派算法	第36-40页
2.2.2 二阶算法收敛性质主定理的证明	第40-47页
2.3 高阶图匹配算法设计和收敛性分析	第47-54页
2.3.1 高阶图匹配的自适应离散域近似梯度指派算法	第47-51页
2.3.2 高阶算法收敛性质主定理的证明	第51-53页
2.3.3 离散域梯度指派高阶图匹配算法实现细节	第53-54页
2.4 实验与讨论	第54-63页
2.4.1 二阶图匹配实验	第54-58页
2.4.2 高阶图匹配实验	第58-63页
2.5 本章小结	第63-64页
第三章基于交替更新的多图匹配和多点集配准算法	第64-104页
3.1 本章引言	第64页
3.2 相容性驱动的交替优化多图匹配算法	第64-75页
3.2.1 相似度矩阵非分解形式	第64-65页
3.2.2 相似度矩阵分解形式和凹凸松弛模型	第65-66页
3.2.3 匹配相容性驱动的交替更新多图匹配算法	第66-73页
3.2.4 相容性驱动的交替更新机制	第73-75页
3.3 基于交替更新的多点集配准算法	第75-82页
3.3.1 多点集的配准模型	第76-78页
3.3.2 迭代配准算法	第78-82页
3.4 实验与讨论	第82-103页
3.4.1 相容性驱动的交替更新算法的多图匹配实验	第82-95页
3.4.2 基于交替更新的多个点集参数化配准实验	第95-103页
3.5 本章小结	第103-104页
第四章渐进相容性正则化多图匹配自举算法	第104-128页
4.1 本章引言	第104页
4.2 本章相关定义	第104-106页
4.3 基于渐进式相容性正则化的相似度自举框架	第106-113页
4.3.1 最大相似度一阶迭代逼近算法	第106-108页
4.3.2 渐进式相容性正则化的相似度最大化算法	第108-109页
4.3.3 渐进式相容性正则化的相似度最大化快速算法	第109-111页
4.3.4 公共内点抽取模型	第111-113页
4.4 实验与讨论	第113-126页
4.4.1 数据集描述与相似度设定	第114-116页
4.4.2 结果分析与讨论	第116-121页
4.4.3 对比算法和时间复杂度分析	第121-126页
4.5 本章小结	第126-128页
第五章显式属性图表达下的矩阵恢复多图匹配算法	第128-152页
5.1 本章引言	第128页
5.2 基于矩阵恢复的多图匹配模型和算法	第128-136页
5.2.1 匹配模型与算法	第129-133页
5.2.2 节点相容性驱动的公共内点数目估计	第133-134页
5.2.3 模型扩展和算法变种	第134-135页
5.2.4 与相关工作的进一步比较	第135-136页
5.3 基于互激励点过程的属性图构建模型和算法	第136-141页
5.3.1 个性化互激励点过程驱动的属性图构建	第136-137页
5.3.2 基于事件数据的点过程超参数机器学习算法	第137-141页
5.4 实验与讨论	第141-151页
5.4.1 基于矩阵复原模型的多图匹配实验	第141-143页
5.4.2 属性图构建技术的初步实验	第143-151页
5.5 本章小结	第151-152页
第六章总结与展望	第152-155页
6.1 论文工作总结	第152-153页
6.2 研究展望	第153-155页
参考文献	第155-166页
简历	第166-167页
致谢	第167-168页
攻读博士学位期间发表的学术论文	第168-170页
攻读博士学位期间参与的项目	第170页

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