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模拟人类视觉感知的行人图像显著结构的研究及应用

致谢第1-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-14页
1 引言第14-24页
   ·问题的提出第14-15页
   ·研究意义第15页
   ·研究背景与国内外发展现状第15-20页
   ·本文研究重点及章节安排第20-24页
2 生物物理学——认知心理学——计算机视觉第24-42页
   ·引言第24-25页
   ·生物物理学相关知识第25-29页
     ·人眼与照相机第25-26页
     ·人类视觉感知系统的相关知识第26-29页
   ·认知心理学相关知识第29-39页
     ·知觉的整体性第29-30页
     ·知觉的理解性第30-31页
     ·知觉的选择性第31-32页
     ·知觉的相对性第32-33页
     ·知觉的恒常性第33-34页
     ·知觉的组织性第34-38页
     ·视觉完形第38-39页
   ·计算机视觉相关知识第39-41页
     ·计算机视觉与图像处理第39-40页
     ·"三阶段"理论第40-41页
   ·小结第41-42页
3 行人图像中显著边缘检测第42-74页
   ·引言第42-43页
   ·知觉与显著边缘第43-45页
     ·整体性与显著边缘第43-44页
     ·组织性与显著边缘第44页
     ·解性与显著边缘第44页
     ·边缘与边界第44-45页
   ·显著点检测第45-56页
     ·尺度空间边缘(Scale Space Edges,SSE)第45-46页
     ·张量投票(Tensor Voting,TV)方法第46-52页
     ·显著点检测第52-53页
     ·实验结果及分析第53-56页
   ·基于边缘能量与边缘稳定性的显著边缘检测第56-64页
     ·基准边缘检测第57-58页
     ·边缘能量第58-61页
     ·边缘稳定性第61页
     ·实验结果及分析第61-64页
   ·基于初级与中级视觉特征的显著边缘检测第64-72页
     ·初级视觉特征提取第64-67页
     ·中级视觉特征提取第67-70页
     ·实验结果及分析第70-72页
   ·小结第72-74页
4 行人图像中显著边界检测第74-88页
   ·引言第74页
   ·知觉与轮廓第74-76页
   ·基于边界能量的显著边界检测第76-86页
     ·gPb-oWT-UCM分层分割算法第77-80页
     ·可能边界第80-81页
     ·边界能量第81-82页
     ·显著边界第82页
     ·实验结果及分析第82-86页
   ·小结第86-88页
5 行人目标解析及应用第88-112页
   ·引言第88-90页
   ·知觉与目标第90页
   ·行人解析模型第90-111页
     ·样本库建立第90-92页
     ·行人解析第92-94页
     ·候选分割块第94-96页
     ·永久部分产生过程第96-103页
     ·可能部分产生过程第103-106页
     ·具体应用及实验结果分析第106-111页
   ·小结第111-112页
6 总结与展望第112-116页
   ·全文工作总结第112-113页
   ·进一步研究设想第113-114页
   ·结束语第114-116页
参考文献第116-124页
作者简历第124-128页
学位论文数据集第128页

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