1. 毕业设计（论文）主要目标：
以平滑的方式从局部特征的冲击中学习图像流形，从而捕获图像之间的特征相似性和空间排列可变性。
引入了一种新的框架，用于从图像中的局部特征集合中学习多种表示。
首先展示如何学习一种特征嵌入表示，它既保留了局部外观相似性，又保留了特征的空间结构。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
基于图像内容的目标分类是模式识别领域里一个重要的研究方向，吸引着众多的研究人员进行不懈的研究，并且在最近十来年取得了很大的进展。
基于图像的目标分类有着广泛的应用，尤其是在视频跟踪、机器人以及图像检索领域。
尽管识别效果已经取得了较大的进步，但是离实际应用还有很大的距离，尤其是“语义鸿沟”问题没有得到很好地解决。
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3. 主要参考文献
Y. Bengio, J.-F. Paiement, P. Vincent, O. Delalleau, N. L.Roux, and M. Ouimet. Out-of-sample extensions for lle,isomap, mds, eigenmaps, and spectral clustering. In NIPS16, 2004
A. C. Berg. Shape Matching and Object Recognition. PhDthesis, University of California, Berkeley, 2005
T. F. Cootes, C. J. Taylor, D. H. Cooper, and J. Graham. Activeshape models: Their training and application. CVIU,61(1):38–59, 1995
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