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基于高层图像语义的物体共分割

致谢第4-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第11-25页
    1.1 研究意义第11-12页
    1.2 高层图像语义应用的现状和发展趋势第12-17页
        1.2.1 物体识别第13-14页
        1.2.2 行为识别第14-15页
        1.2.3 场景结构推理第15-17页
    1.3 高层图像语义的一般研究方法第17-21页
        1.3.1 图像表示第17-19页
        1.3.2 统计机器学习第19-21页
    1.4 基于视觉的场景结构推理第21-22页
    1.5 高层图像语义在视觉场景结构推理中的应用第22-23页
    1.6 论文研究目的和内容安排第23-25页
2 基于递归式前景建模和分级区域关联的无监督图像共分割第25-43页
    2.1 引言第25页
    2.2 算法描述第25-36页
        2.2.1 多尺度分割块词典生成第26-27页
        2.2.2 前景先验分布估计第27-29页
        2.2.3 递归式前景/背景建模第29-31页
        2.2.4 分级区域关联第31-36页
    2.3 实验结果与分析第36-42页
        2.3.1 试验图像集第36-37页
        2.3.2 iCoseg数据集实验第37-41页
        2.3.3 MSRC数据集实验第41-42页
    2.4 本章小结第42-43页
3 基于多种语义交互的递归式场景几何和语义标注优化第43-65页
    3.1 引言第43-44页
    3.2 算法描述第44页
    3.3 递归式场景几何和语义标注第44-50页
        3.3.1 视角类型第45页
        3.3.2 密度类型第45-46页
        3.3.3 图像分块的配置策略第46-49页
        3.3.4 递归式模型训练第49-50页
    3.4 基于本征信息交互的视觉分析模块第50-55页
        3.4.1 边界/深度估计模块及其与基准算法的交互第50-53页
        3.4.2 物体/视点估计模块及其与基准算法的交互第53-54页
        3.4.3 视觉分析模块之间的交互第54-55页
    3.5 实验结果与分析第55-64页
        3.5.1 试验图像集第55-56页
        3.5.2 实验结果对比第56-64页
    3.6 本章小结第64-65页
4 结合高层图像语义的宽基线室外场景结构推理第65-87页
    4.1 引言第65-66页
    4.2 算法描述第66-69页
    4.3 能量函数的定义第69-80页
        4.3.1 一元项第69-72页
        4.3.2 二元项第72-75页
        4.3.3 深度项第75-76页
        4.3.4 模型推理第76页
        4.3.5 结合高层图像语义的区域合并第76-78页
        4.3.6 基于多视角的深度融合第78-80页
    4.4 实验结果与分析第80-86页
        4.4.1 试验图像集第80页
        4.4.2 数据集试验第80-86页
    4.5 本章小结第86-87页
5 总结与展望第87-89页
    5.1 本文工作总结第87-88页
    5.2 未来工作展望第88-89页
参考文献第89-95页
在学期间所取得的科研成果第95页

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