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基于动态模糊关系的深层结构学习算法研究

作　者: 杨洁
导　师: 李凡长
学　校: 苏州大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 深层结构学习关系学习动态模糊集动态模糊关系人脸识别
分类号: TP181
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 38次
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内容摘要

深层结构学习是近年来机器学习领域兴起的一个学习范式,深层结构语义是数据分析的关键技术之一。本文主要针对深层结构学习中层与层之间的关系问题进行研究,其内容包括:(1)分析了深层结构学习及关系学习的研究现状;(2)基于动态模糊集合套理论,给出了基于动态模糊集合套的深层结构学习算法,并对其进行实例应用;(3)基于图模型理论与动态模糊图表示方法,提出了基于动态模糊图的深层结构学习算法,并对其进行实例验证;(4)建立了基于动态模糊关系的视觉不变特征的融合模型,并针对人脸识别问题,给出了针对人脸识别问题的特征融合算法,通过实验来验证算法的有效性。通过本文的研究,一方面,丰富了动态模糊关系学习的理论内容;另一方面,将基于动态模糊关系的视觉不变特征的融合模型应用于人脸识别中,为提出的新方法找到了应用背景。

全文目录

中文摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章引言  8-15
  1.1 深层结构学习的研究现状分析  8-10
  1.2 关系学习的研究现状分析  10-13
  1.3 问题提出及内容安排  13-15
第二章动态模糊关系理论  15-25
  2.1 动态模糊集合(DFS)  15-16
  2.2 动态模糊关系(DFR)  16-19
    2.2.1 动态模糊关系定义  16-18
    2.2.2 动态模糊关系矩阵  18-19
  2.3 动态模糊关系学习算法(DFRL)  19-24
  2.4 本章小结  24-25
第三章基于DF 集合套的深层结构学习算法  25-36
  3.1 动态模糊集合套  25-28
    3.1.1 动态模糊集合套定义  25-26
    3.1.2 动态模糊集合套关系  26-27
    3.1.3 集合的划分  27-28
  3.2 基于DF 集合套的深层结构学习算法  28-32
  3.3 实例应用  32-35
  3.4 本章小结  35-36
第四章基于DF 图的深层结构学习算法  36-48
  4.1 图模型相关理论  36-40
    4.1.1 无向图模型  37-38
    4.1.2 有向图模型  38-40
  4.2 基于DF 图的深层结构学习算法  40-44
    4.2.1 动态模糊图的表示方法  41-43
    4.2.2 基于DF 图的深层结构学习算法  43-44
  4.3 实例应用  44-46
  4.4 本章小结  46-48
第五章基于动态模糊关系的视觉不变特征融合模型  48-56
  5.1 图像特征的不变性  48-50
    5.1.1 特征分析  48-49
    5.1.2 人脸图像的不变特征识别  49-50
  5.2 基于动态模糊关系的视觉不变特征融合模型  50-53
    5.2.1 图像理解框架  50-51
    5.2.2 视觉不变特征的融合模型及算法  51-53
  5.3 实例分析  53-55
  5.4 本章小结  55-56
第六章总结与展望  56-57
参考文献  57-62
攻读学位期间公开发表的论文  62-63
中英文名词对照  63-64
致谢  64-65

基于动态模糊关系的深层结构学习算法研究

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