导读:本文包含了局部切空间对齐论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:特征提取,局部正切空间对齐,核空间,流形学习
局部切空间对齐论文文献综述
郑刚民,夏苏娜,马媛媛,马小虎[1]（2013）在《核正交判别局部正切空间对齐算法》一文中研究指出针对现有的局部正切空间算法中存在的问题,文中提出一种基于核变换的特征提取方法——核正交判别局部正切空间对齐算法(KOTSDA).该算法首先利用核方法将人脸图像投影到一个高维非线性空间,提取其非线性信息;然后在目标函数中利用正切空间判别分析算法在保持样本的类内局部几何结构的同时最大化类间差异;最后添加正交约束,得到核正交判别局部正切空间对齐算法.该算法不需要经过PCA降维,有效避免判别信息的丢失,在ORL和Yale人脸库上的实验验证算法有效性.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2013年07期）
詹宇斌,殷建平,刘新旺[2]（2010）在《局部切空间对齐算法的核主成分分析解释》一文中研究指出基于核方法的降维技术和流形学习是两类有效而广泛应用的非线性降维技术,它们有着各自不同的出发点和理论基础,在以往的研究中很少有研究关注两者的联系。LTSA算法利用数据的局部结构构造一种特殊的核矩阵,然后利用该核矩阵进行核主成分分析。本文针对局部切空间对齐这种流形学习算法,重点研究了LTSA算法与核PCA的内在联系。研究表明,LTSA在本质上是一种基于核方法的主成分分析技术。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2010年06期）
局部切空间对齐论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于核方法的降维技术和流形学习是两类有效而广泛应用的非线性降维技术,它们有着各自不同的出发点和理论基础,在以往的研究中很少有研究关注两者的联系。LTSA算法利用数据的局部结构构造一种特殊的核矩阵,然后利用该核矩阵进行核主成分分析。本文针对局部切空间对齐这种流形学习算法,重点研究了LTSA算法与核PCA的内在联系。研究表明,LTSA在本质上是一种基于核方法的主成分分析技术。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
局部切空间对齐论文参考文献
[1].郑刚民,夏苏娜,马媛媛,马小虎.核正交判别局部正切空间对齐算法[J].模式识别与人工智能.2013
[2].詹宇斌,殷建平,刘新旺.局部切空间对齐算法的核主成分分析解释[J].计算机工程与科学.2010