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《模式識別中的核方法及其應用》內容簡介：特徵抽取步驟是模式識別系統的核心和關鍵步驟之一，該步驟直接影響到系統性能的優劣。作為模式識別特徵抽取領域的一次技術革命，核方法具有將線性不可分離數據變換為線性可分離數據的優越性能，從而為獲得高分類正確率提供保障。核方法在模式識別、機器學習、計算機視覺、工業自動化與圖像處理等領域的應用方興未艾。
作為國內首部專門研究核方法的專著，《模式識別中的核方法及其應用》力圖繞開晦澀的理論分析，從應用的角度對核方法及其優化進行形象而直觀的闡述，并結合人臉識別、性別分類、字符識別等應用實例以及機器學習領域的基準數據集進行介紹。《模式識別中的核方法及其應用》在核方法的基礎上，較為詳細地總結了作者近幾年的研究成果。全書共10章，主要內容包括：核方法簡介，核方法目標函數與核方法改進，特徵抽取結果的逼近與核方法改造，訓練集的分析與核方法改造，聯合不同核方法的特徵抽取方案，基於特徵相關分析的核方法以及核函數參數選擇問題，各核方法間理論聯系的分析，以及基於核的非線性特徵抽取框架。
《模式識別中的核方法及其應用》既可作為計算機科學與技術、信息技術、自動化、電子工程等專業的科研用書和補充教材，還適合從事模式識別、生物特徵識別、機器學習、計算機視覺、工業自動化、圖像處理等研究的技術人員參考使用。
作為國內首部專門研究核方法的專著，《模式識別中的核方法及其應用》力圖繞開晦澀的理論分析，從應用的角度對核方法及其優化進行形象而直觀的闡述，并結合人臉識別、性別分類、字符識別等應用實例以及機器學習領域的基準數據集進行介紹。《模式識別中的核方法及其應用》在核方法的基礎上，較為詳細地總結了作者近幾年的研究成果。全書共10章，主要內容包括：核方法簡介，核方法目標函數與核方法改進，特徵抽取結果的逼近與核方法改造，訓練集的分析與核方法改造，聯合不同核方法的特徵抽取方案，基於特徵相關分析的核方法以及核函數參數選擇問題，各核方法間理論聯系的分析，以及基於核的非線性特徵抽取框架。
《模式識別中的核方法及其應用》既可作為計算機科學與技術、信息技術、自動化、電子工程等專業的科研用書和補充教材，還適合從事模式識別、生物特徵識別、機器學習、計算機視覺、工業自動化、圖像處理等研究的技術人員參考使用。
目次
第1章 引論
1.1 解決模式識別問題的技術框架
1.2 變換技術與特徵抽取
1.3 非線性變換與特徵抽取
1.4 核方法的發展及應用
1.4.1 核方法的發展
1.4.2 核方法的應用
1.5 本書所關注的問題
第2章 核方法簡介
2.1 KMSE及其改進
2.1.1 MSE：KMSE的起源
2.1.2 KMSE的形式化描述
2.1.3 KMSE的改進及方程表達
2.2 KPCA與特徵抽取
2.2.1 PCA描述
2.2.2 PCA中核函數的引入
2.2.3 基於KPCA的特徵抽取
2.3 核Fisher鑒別分析
2.3.1 FDA的思路及描述
2.3.2 KFDA的導出
2.3.3 KFDA的改進及方程
2.3.4 基於KFDA及其改進的特徵抽取形式
2.4 SVM簡介
2.5 核回歸
2.6 本章小結
第3章 核方法目標函數及其優化方法
3.1 Fisher準則的變形形式
3.2 選擇顯著訓練樣本的算法
3.3 分類實現
3.4 針對多類問題的KFDA優化方案
3.5 實驗
3.5.1 基準數據集實驗結果
3.5.2 Yale人臉數據庫實驗結果
3.5.3 性別分類實驗結果
3.5.4 結論
3.6 本章小結
第4章 特徵抽取結果的逼近與核方法改造
4.1 簡單的數值逼近觀點及核方法改造
4.1.1 KMSE優化方案及算法
4.1.2 KMSE及其優化模型在多類問題中的應用
4.1.3 實驗結果
4.1.4 結論
4.2 適用于KMSE優化的一個特殊方法
4.2.1 節點的選擇
4.2.2 分析與討論
4.2.3 實驗
4.2.4 小結
4.3 另一種數值分析的觀點
4.3.1 FKMSE算法
4.3.2 時間復雜度分析
4.3.3 實驗
4.4 本章小結
第5章 訓練集的分析及核方法改造
5.1 KMSE改進思路
5.1.1 KMSE模型再分析
5.1.2 改進KMSE的思路與算法
5.2 實驗
5.3 本章 小結
第6章 聯合不同核方法的特徵抽取方案
6.1 利用KPCA確定KMSE的節點
6.2 算法的進一步分析
6.3 實驗分析
6.4 本章小結
第7章 基於特徵相關分析的核方法改進
7.1 改進思路及算法
7.2 改進KMSE的理論分析
7.3 時間復雜度分析
7.4 實驗分析
7.4.1 實驗一
7.4.2 實驗二
7.4.3 實驗三
7.5 本章小結
第8章 核函數參數選擇
8.1 基於最小誤差的KMSE核參數選擇
8.1.1 最優參數選擇方案的設計
8.1.2 實驗
8.1.3 結論與討論
8.2 KDA的核函數參數選擇問題
8.2.1 引言
8.2.2 最優參數確定算法
8.2.3 實驗
8.2.4 結論
8.3 選擇KMSE核參數的解析方法
8.4 本章小結
第9章 各核方法理論聯系及再分析
9.1 KPCA與KFDA間聯系分析
9.2 KMSE與其他核方法間的關聯分析
9.2.1 KMSE與KFDA間等效性討論
9.2.2 KMSE與LS-SVM等效性分析
9.3 核方法改進的再探討
9.4 核方法研究動態
9.5 小結
第10章 基於產生核的非線性特徵抽取框架
10.1 引言
10.2 從函數到產生核
10.2.1 核的基本概念
10.2.2 依據函數得出產生核
10.3 產生核與GKPCA
10.3.1 KPCA的特徵方程及其變形
10.3.2 GKPCA
10.3.3 GKPCA的一個等效實現方案
10.4 產生核與KFDA
10.4.1 KFDA回顧
10.4.2 GKFD
10.4.3 FMS-LDA
10.4.4 前文三方法的等效關係
10.4.5 兩類核相關的特徵抽取方法
10.5 實驗
10.6 本章小結
參考文獻
1.1 解決模式識別問題的技術框架
1.2 變換技術與特徵抽取
1.3 非線性變換與特徵抽取
1.4 核方法的發展及應用
1.4.1 核方法的發展
1.4.2 核方法的應用
1.5 本書所關注的問題
第2章 核方法簡介
2.1 KMSE及其改進
2.1.1 MSE：KMSE的起源
2.1.2 KMSE的形式化描述
2.1.3 KMSE的改進及方程表達
2.2 KPCA與特徵抽取
2.2.1 PCA描述
2.2.2 PCA中核函數的引入
2.2.3 基於KPCA的特徵抽取
2.3 核Fisher鑒別分析
2.3.1 FDA的思路及描述
2.3.2 KFDA的導出
2.3.3 KFDA的改進及方程
2.3.4 基於KFDA及其改進的特徵抽取形式
2.4 SVM簡介
2.5 核回歸
2.6 本章小結
第3章 核方法目標函數及其優化方法
3.1 Fisher準則的變形形式
3.2 選擇顯著訓練樣本的算法
3.3 分類實現
3.4 針對多類問題的KFDA優化方案
3.5 實驗
3.5.1 基準數據集實驗結果
3.5.2 Yale人臉數據庫實驗結果
3.5.3 性別分類實驗結果
3.5.4 結論
3.6 本章小結
第4章 特徵抽取結果的逼近與核方法改造
4.1 簡單的數值逼近觀點及核方法改造
4.1.1 KMSE優化方案及算法
4.1.2 KMSE及其優化模型在多類問題中的應用
4.1.3 實驗結果
4.1.4 結論
4.2 適用于KMSE優化的一個特殊方法
4.2.1 節點的選擇
4.2.2 分析與討論
4.2.3 實驗
4.2.4 小結
4.3 另一種數值分析的觀點
4.3.1 FKMSE算法
4.3.2 時間復雜度分析
4.3.3 實驗
4.4 本章小結
第5章 訓練集的分析及核方法改造
5.1 KMSE改進思路
5.1.1 KMSE模型再分析
5.1.2 改進KMSE的思路與算法
5.2 實驗
5.3 本章 小結
第6章 聯合不同核方法的特徵抽取方案
6.1 利用KPCA確定KMSE的節點
6.2 算法的進一步分析
6.3 實驗分析
6.4 本章小結
第7章 基於特徵相關分析的核方法改進
7.1 改進思路及算法
7.2 改進KMSE的理論分析
7.3 時間復雜度分析
7.4 實驗分析
7.4.1 實驗一
7.4.2 實驗二
7.4.3 實驗三
7.5 本章小結
第8章 核函數參數選擇
8.1 基於最小誤差的KMSE核參數選擇
8.1.1 最優參數選擇方案的設計
8.1.2 實驗
8.1.3 結論與討論
8.2 KDA的核函數參數選擇問題
8.2.1 引言
8.2.2 最優參數確定算法
8.2.3 實驗
8.2.4 結論
8.3 選擇KMSE核參數的解析方法
8.4 本章小結
第9章 各核方法理論聯系及再分析
9.1 KPCA與KFDA間聯系分析
9.2 KMSE與其他核方法間的關聯分析
9.2.1 KMSE與KFDA間等效性討論
9.2.2 KMSE與LS-SVM等效性分析
9.3 核方法改進的再探討
9.4 核方法研究動態
9.5 小結
第10章 基於產生核的非線性特徵抽取框架
10.1 引言
10.2 從函數到產生核
10.2.1 核的基本概念
10.2.2 依據函數得出產生核
10.3 產生核與GKPCA
10.3.1 KPCA的特徵方程及其變形
10.3.2 GKPCA
10.3.3 GKPCA的一個等效實現方案
10.4 產生核與KFDA
10.4.1 KFDA回顧
10.4.2 GKFD
10.4.3 FMS-LDA
10.4.4 前文三方法的等效關係
10.4.5 兩類核相關的特徵抽取方法
10.5 實驗
10.6 本章小結
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