魯棒性參數(shù)估計(jì)與特征提取方法

第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 外研究現(xiàn)狀
第2章 軟決策優(yōu)化方法
2.1 引言
2.2 基礎(chǔ)矩陣
2.3 SDO方法
2.4 對(duì)比實(shí)驗(yàn)
2.5 本章小結(jié)
第3 章 寬基線(xiàn)匹配的內(nèi)點(diǎn)選取方法
3.1 引言
3.2 鄰近特征空間一致性測(cè)度
3.3 AFSC算法描述
3.4 實(shí)驗(yàn)與分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 局部不變特征匹配的內(nèi)點(diǎn)選擇方法
4.1 引言
4.2 CFC算法
4.3 kNN-MS算法
4.4 CFDC算法
4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.6 本章小結(jié)
第5章 重抽樣優(yōu)化的快速RANSAC算法
5.1 引言
5.2 RANSAC算法
5.3 損失函數(shù)
5.4 FROSAC算法
5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5.6 本章小結(jié)
第6章 基于結(jié)構(gòu)化優(yōu)圖的稀疏特征提取方法
6.1 引言
6.2 結(jié)構(gòu)優(yōu)化圖
6.3 SOGSFE方法
6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
6.5 本章小結(jié)
第7章 基于稀疏低秩表示的判別特征提取
7.1 引言
7.2 相關(guān)工作
7.3 DFE方法
7.4 優(yōu)化
7.5 方法分析
7.6 實(shí)驗(yàn)
7.7 本章小結(jié)
第8章 低秩保持投影降維
8.1 引言
8.2 相關(guān)工作
8.3 低秩表示
8.4 判別低秩保持投影算法
8.5 對(duì)所提出方法的分析
8.6 實(shí)驗(yàn)