图书介绍
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- 韩一娜著 著
- 出版社： 西安：西北工业大学出版社
- ISBN：9787561239346
- 出版时间：2014
- 标注页数：236页
- 文件大小：39MB
- 文件页数：245页
- 主题词：信息处理系统－研究
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 研究背景与意义1
1.2 基于多核学习的图像分类4
1.3 研究现状7
第2章 图像表征17
2.1 场景要点17
2.2 方向梯度直方图21
2.3 尺度不变特征变换25
2.4 直线特征33
2.5 自相似性描述符40
2.6 纹理元43
2.7 几何概率映射48
第3章 图像分类中的核方法55
3.1 图像表征与核55
3.2 风险最小化学习62
3.3 核与线性分类器67
3.4 支持向量机分类器75
第4章 局部多核学习的正则风险框架81
4.1 多核学习的正则风险框架81
4.2 流行的多核学习形式84
4.3 局部多核学习的正则风险框架简介89
4.4 图像数据库92
4.5 核矩阵构造及图像特征94
4.6 实验设置与评价准则96
第5章 基于样本级优化的方法98
5.1 原-对偶等价形式102
5.2 样本级的交替优化103
5.3 样本级的目标函数求解105
5.4 实验结果与分析107
第6章 基于半定规划的方法124
6.1 lp范数LMKL框架124
6.2 单约束QCQP的SDP松弛126
6.3 SDP求解局部化γ129
6.4 实验结果与分析132
第7章 基于门函数的方法147
7.1 Gonen＆Alpaydin的方法147
7.2 分组敏感的方法151
7.3 基于概率置信核的方法155
7.4 实验结果与分析161
第8章 局部多核学习的贝叶斯视角174
8.1 贝叶斯框架174
8.2 高斯过程179
8.3 多核学习的贝叶斯视角185
8.4 局部多核学习的贝叶斯视角简介194
第9章 局部多核学习在构建生物视觉模型中的应用198
9.1 引言198
9.2 场景分类200
9.3 任务引导的生物启发式Gist模型（BT-Gist）202
9.4 数据库与实验设置206
9.5 实验结果与分析208
9.6 与现有方法的比较214
9.7 BT-Gist模型讨论219
参考文献223