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格拉斯曼流行學習及其在圖像集分類中的應用 版權信息
- ISBN：9787523004333
- 條形碼：9787523004333 ; 978-7-5230-0433-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
格拉斯曼流行學習及其在圖像集分類中的應用 內容簡介
隨著信息科學技術和圖像采集設備的迅猛發展，圖像數據在我們的日常生活中無處不在，并且其種類和數量不斷增長。與傳統的以單幅圖像為單位的分類任務相比，以圖像集為對象的分類效果更加引人期待。圖像集包含了關于待分類對象更為豐富的信息。圖像集通常具有高維度和復雜的結構，其變化不僅僅體現在線性子空間中，還包括更復雜的非線性變化。本書介紹了基于圖像集數據的分類研究的背景和研究現狀，對全書的框架結構進行梳理。深入介紹格拉斯曼流形相關的理論知識，主要介紹了幾種基于稀疏表示的分類方法在格拉斯曼流形空間以及乘積格拉斯曼流形空間的推廣方法，通過實證分析評估了這些模型在圖像集分類問題上的性能。本書旨在解決基于圖像集的分類問題，從格拉斯曼流形空間的視角分析提供深入而全面的理論基礎和實踐方法，為相關領域的研究者和從業者提供有價值的參考。
格拉斯曼流行學習及其在圖像集分類中的應用 目錄
第1章緒論
1.1引言
1.2圖像集分類方法綜述
1.2.1圖像集分類概述
1.2.2基于稀疏表示的分類方法
1.2.3基于流形的圖像集分類方法
1.3本書的結構
第2章格拉斯曼流形的理論基礎
2.1張量代數知識
2.1.1張量表示
2.1.2張量矩陣化與向量化
2.1.3張量的基本代數運算
2.1.4張量的Tucker分解
2.2格拉斯曼流形的概念
2.3乘積格拉斯曼流形
2.3.1乘積格拉斯曼流形的概念
2.3.2乘積格拉斯曼流形上的距離
2.4圖像集數據的乘積格拉斯曼流形表示
2.4.1基于奇異值分解的格拉斯曼流形表示
2.4.2基于ARMA模型的格拉斯曼流形表示
2.4.3基于HOSVD的乘積格拉斯曼流形表示
2.5本章小節
……
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