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Bayesian网及其在图像分析中的应用研究

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-14页
表格清单第14-16页
插图清单第16-18页
第一章 绪论第18-26页
   ·人工智能中的概率方法第18-20页
   ·Bayesian网的发展第20-22页
     ·Bayesian网的构造第20-21页
     ·Bayesian网的推理第21页
     ·Bayesian网的应用第21-22页
     ·国内的研究工作第22页
   ·本文的研究工作与内容及安排第22-26页
第二章 Bayesian网及其推理技术第26-42页
   ·引言第26页
   ·Bayesian网原理第26-28页
   ·Bayesian网的条件独立性第28-29页
   ·Bayesian网的推理算法第29-37页
     ·Bayesian网的精确推理算法第31-36页
     ·Bayesian网的近似推理算法第36-37页
   ·Bayesian网的推理实例第37-40页
   ·本章小结第40-42页
第三章 Bayesian网的构造第42-60页
   ·引言第42页
   ·Bayesian网的结构学习第42-47页
     ·最小描述长度第43-44页
     ·混合遗传算法第44-47页
   ·Rudimentary结构等价性及其应用研究第47-53页
     ·Rudimentary结构第48-49页
     ·Rudimentary结构等价性第49-51页
     ·实验结果及分析第51-53页
   ·Bayesian网的参数学习第53-56页
     ·单变量的概率估计第53-54页
     ·条件概率估计第54-56页
   ·基于模型的诊断系统转化为Bayesian网第56-59页
     ·基于模型的诊断系统第56-57页
     ·由基于模型的诊断系统到Bayesian网的转换第57-59页
   ·本章小结第59-60页
第四章 变异Bayesian网研究第60-76页
   ·引言第60页
   ·图模型介绍第60-63页
   ·Noisy-OR模型概述第63-68页
     ·常用的Noisy-OR模型第64-66页
     ·Noisy-OR模型与Bayesian网的关系第66-68页
   ·变异Bayesian网研究第68-75页
     ·变异Bayesian网第69-71页
     ·变异Bayesian网的应用实例第71-75页
   ·本章小结第75-76页
第五章 基于Bayesian网的文本检测定位第76-98页
   ·引言第76页
   ·文本检测定位第76-80页
     ·文本检测的研究现状第77-80页
     ·文本检测的应用第80页
   ·变异直方图第80-83页
     ·灰度直方图第80-81页
     ·颜色直方图第81-82页
     ·变异灰度直方图第82-83页
   ·基于子图像VGH的文本检测第83-89页
     ·子图像的变异灰度直方图第84页
     ·子图像VGH的文本检测算法第84-86页
     ·基于子图像VGH的文本检测定位算法第86-88页
     ·实验与结果分析第88-89页
   ·基于Bayesian网的文本检测第89-97页
     ·文本检测中的不确定性问题第89-90页
     ·文本测Bayesian网第90-93页
     ·文本检测Bayesisn网的推理第93页
     ·算法流程描述第93-95页
     ·实验与结果分析第95-97页
   ·本章小结第97-98页
第六章 基于Bayesian网的人脸检测定位研究第98-118页
   ·引言第98-99页
   ·人脸检测定位方法概述第99-101页
   ·基于Bayesian网的人脸检测与定位方法第101-114页
     ·基于肩线检测定位人脸区域第102-108页
     ·基于分级阈值分割的人脸器官检测定位第108-114页
   ·实验结果第114-116页
   ·本章小结第116-118页
第七章 总结与展望第118-120页
   ·本文工作的总结第118-119页
   ·进一步的研究工作第119-120页
参考文献第120-134页
科研项目第134页
学术活动第134-136页
攻读博士学位期间发表的学术论文(含已录用)第136-137页

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