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基于概率图模型的图像分类和注释

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-14页
   ·问题综述第8-10页
   ·主题模型的研究现状第10-11页
   ·论文的研究内容第11-12页
   ·论文的组织结构第12-14页
2 概率图模型方法与概率推理第14-22页
   ·概率图模型的表示第14-16页
   ·贝叶斯推理第16-17页
   ·采样算法第17页
   ·变分推理第17-20页
   ·参数估计第20-22页
3 sLDA模型的改进第22-32页
   ·经典主题模型第22-28页
     ·Naive Bayes模型第22-23页
     ·PLSI模型第23-24页
     ·LDA模型第24-27页
     ·sLDA模型第27-28页
   ·sLDA模型的改进第28-32页
     ·模型结构表示第28-29页
     ·变分推理第29-31页
     ·参数估计第31-32页
4 改进模型的应用第32-40页
   ·局部特征检测和描述第32-34页
   ·分类和注释第34-35页
   ·实验数据第35-37页
   ·数值实验和结果分析第37-40页
结论第40-41页
参考文献第41-44页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第44-45页
致谢第45-47页

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