用结构式学习预测姿势及衣服属性
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 表格索引 | 第9-10页 |
| 插图索引 | 第10-14页 |
| 第一章 问题背景和相关工作 | 第14-26页 |
| 1.1 人物姿势估计 | 第14-19页 |
| 1.1.1 特征设计和特征学习 | 第15-16页 |
| 1.1.2 人物姿势的特征表示 | 第16-17页 |
| 1.1.3 姿势估计算法 | 第17-18页 |
| 1.1.4 姿势模型 | 第18-19页 |
| 1.1.5 环境信息 | 第19页 |
| 1.2 服饰分析 | 第19-21页 |
| 1.2.1 服饰属性识别 | 第19-20页 |
| 1.2.2 服饰分割 | 第20页 |
| 1.2.3 服饰识别技术的应用 | 第20-21页 |
| 1.3 人物姿势与服饰属性识别 | 第21页 |
| 1.4 动机和贡献 | 第21-23页 |
| 1.5 论文概览 | 第23-26页 |
| 第二章 模型构建和联合特征 | 第26-36页 |
| 2.1 问题建模 | 第26-29页 |
| 2.1.1 姿势识别问题建模 | 第26-27页 |
| 2.1.2 服饰属性识别建模 | 第27-29页 |
| 2.2 联合特征 | 第29-33页 |
| 2.2.1 姿势相关特征 | 第29-31页 |
| 2.2.2 服饰相关特征 | 第31页 |
| 2.2.3 跨问题特征 | 第31-33页 |
| 2.3 强边缘 | 第33-36页 |
| 2.3.1 动机 | 第33页 |
| 2.3.2 能量函数 | 第33-36页 |
| 第三章 模型学习和推理 | 第36-46页 |
| 3.1 模型学习 | 第36-38页 |
| 3.1.1 模型分析 | 第36-37页 |
| 3.1.2 训练样本规模 | 第37页 |
| 3.1.3 大规模训练 | 第37-38页 |
| 3.2 模型推理 | 第38-44页 |
| 3.2.1 因子图表示 | 第38-39页 |
| 3.2.2 算法详述 | 第39-43页 |
| 3.2.3 算法细节和复杂度分析 | 第43-44页 |
| 3.3 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 实验 | 第46-56页 |
| 4.1 实验设定 | 第46-48页 |
| 4.1.1 数据集 | 第46-48页 |
| 4.1.2 评估标准 | 第48页 |
| 4.1.3 对比算法 | 第48页 |
| 4.2 实验结果和分析 | 第48-54页 |
| 4.2.1 联合模型 V.S. 分部模型 | 第50-51页 |
| 4.2.2 强边缘重要性检验 | 第51-52页 |
| 4.2.3 实验结果对比 | 第52-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 结论以及未来工作的展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第70-72页 |
