| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 引言 | 第12-34页 |
| 1.1 心理表征在“强认知”中的作用 | 第12-16页 |
| 1.1.1 人类智能的优越性 | 第12-14页 |
| 1.1.2 心理表征 | 第14页 |
| 1.1.3 良好心理表征的特性 | 第14-16页 |
| 1.2 层级树表征 | 第16-19页 |
| 1.3 语言的层级树表征 | 第19-22页 |
| 1.4 视觉表征 | 第22-29页 |
| 1.4.1 视觉的语义输出 | 第22-24页 |
| 1.4.2 当前主流研究的视觉表征形式 | 第24-26页 |
| 1.4.3 视觉的层级树表征 | 第26-29页 |
| 1.5 问题提出 | 第29-30页 |
| 1.6 研究构思 | 第30-33页 |
| 1.6.1 表征形式的心理物理法研究 | 第30-31页 |
| 1.6.2 表征形式的认知计算模型研究 | 第31-32页 |
| 1.6.3 总体研究构架 | 第32-33页 |
| 1.7 研究意义 | 第33-34页 |
| 2 研究一: 场景区域分割的层级表征 | 第34-45页 |
| 2.1 实验一 区域分割信息的节点深度效应 | 第34-39页 |
| 2.1.1 方法 | 第35-38页 |
| 2.1.2 结果与分析 | 第38-39页 |
| 2.2 实验二 节点深度效应的跨结构类型一致性 | 第39-42页 |
| 2.2.1 方法 | 第40-41页 |
| 2.2.2 结果与分析 | 第41-42页 |
| 2.3 实验三 节点深度效应的跨规则一致性 | 第42-44页 |
| 2.3.1 方法 | 第42-43页 |
| 2.3.2 结果与分析 | 第43-44页 |
| 2.4 小结 | 第44-45页 |
| 3 研究二: 层级场景分割的计算模型 | 第45-56页 |
| 3.1 实验四 场景分割的认知模型构建及其先验参数估计 | 第45-49页 |
| 3.1.1 模型构建 | 第45-47页 |
| 3.1.2 先验参数估计 | 第47-49页 |
| 3.2 实验五 场景分割复杂度排序任务下的模型检验 | 第49-52页 |
| 3.2.1 方法 | 第50-51页 |
| 3.2.2 结果与分析 | 第51-52页 |
| 3.3 实验六 场景分割的视觉图灵实验 | 第52-54页 |
| 3.3.1 方法 | 第52-54页 |
| 3.3.2 结果与分析 | 第54页 |
| 3.4 小结 | 第54-56页 |
| 4 总讨论 | 第56-62页 |
| 4.1 场景信息的层级表征 | 第56-58页 |
| 4.1.1 结构表征的层级特性 | 第56页 |
| 4.1.2 其他物理属性差异的控制 | 第56-57页 |
| 4.1.3 层级表征的普遍性 | 第57-58页 |
| 4.2 还原层级因果关系的视觉语法分析 | 第58-59页 |
| 4.3 视觉场景表征构建计算过程的理解 | 第59-61页 |
| 4.4 本研究的贡献和创新 | 第61-62页 |
| 5 结论及进一步研究设想 | 第62-63页 |
| 5.1 主要结论 | 第62页 |
| 5.2 进一步研究设想 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-72页 |
| 附录 | 第72-77页 |
| 附录一: 场景分割的产生式模型 | 第72-76页 |
| 附录二: 完全贝叶斯方法 | 第76-77页 |
| 附录三: 场景分割图的信息量 | 第77页 |