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摘 要
Abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究背景和意义
1.1.1 课题背景
1.1.2 课题意义
1.2 课题研究国内外现状
1.3 论文的主要工作
1.4 论文的组织安排
第二章 稀疏表示相关理论及核函数理论
2.1 概述
2.2 稀疏表示理论
2.3 稀疏表示字典学习
2.3.1 LLC稀疏表示方法
2.3.2 LSDL稀疏表示方法
2.3.3 Fisher判别字典学习
2.3.4 LSDSR稀疏表示方法
2.4 核函数
2.5 本章小结
第三章 基于自适应局部敏感可鉴别的稀疏表示方法
3.1 概述
3.2 基于自适应局部敏感可鉴别的字典学习
3.3 计算复杂度分析
3.4 基于自适应局部敏感可鉴别的视频特征稀疏表示分类
3.5 实验结果与分析
3.5.1 数据集
3.5.2 视频预处理
3.5.3 基于自适应局部敏感可鉴别稀疏表示算法的实验分析
3.5.4 实验参数设置
3.5.5 不同字典原子的实验结果比较
3.5.6 不同算法的实验结果比较
3.6 本章小结
第四章 基于自适应局部敏感可鉴别核稀疏表示的视频语义分类
4.1 概述
4.2 核稀疏表示研究现状
4.3 核稀疏表示算法及其扩展算法
4.3.1 基于核稀疏表示
4.3.2 基于核局部稀疏表示分类
4.4 基于自适应局部敏感可鉴别核稀疏表示分类算法
4.5 计算复杂度分析
4.6 实验结果与分析
4.6.1 稀疏系数求解时间开销
4.6.2 不同算法的实验结果比较
4.7 本章小结
第五章 视频语义概念检测原型系统设计与实现
5.1 概述
5.2 视频预处理
5.2.1 视频镜头分割
5.2.2 关键帧提取
5.2.3 视频特征提取
5.2.4 多特征融合
5.3 系统功能设计分析
5.3.1 系统开发工具
5.3.2 系统的功能设计
5.4 视频语义概念分析原型系统实现
5.4.1 系统实现模块交互关系
5.4.2 系统实现
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间已发表的论文
