图像解译数据库与物体识别的计算机理研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 中英文缩写对照表 | 第11-12页 |
| 1 绪论 | 第12-25页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·视觉知识数据库发展现状 | 第13-16页 |
| ·模型表示的发展历程 | 第16-19页 |
| ·自底向上/自顶向下计算过程综述 | 第19-21页 |
| ·主要研究内容 | 第21-22页 |
| ·课题来源及内容安排 | 第22-25页 |
| 2 基于语法的视觉知识表达模型 | 第25-33页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·与或图 | 第25-30页 |
| ·视觉知识词汇 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 视觉数据库建设 | 第33-52页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·数据库特点 | 第34-35页 |
| ·区域分割 | 第35-37页 |
| ·线描结构图表示 | 第37-39页 |
| ·分层语义分解 | 第39-42页 |
| ·交互式图像解译 | 第42-45页 |
| ·全局三维几何信息 | 第45-46页 |
| ·一个实例:功能模块的整合 | 第46-47页 |
| ·数据库统计信息 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 4 图像解译到文本描述 | 第52-69页 |
| ·引言 | 第52-53页 |
| ·系统框架 | 第53-58页 |
| ·语义表达和查询 | 第58-61页 |
| ·文本生成 | 第61-64页 |
| ·视频监控实例 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 5 分层结构模型中的视觉计算机理研究 | 第69-81页 |
| ·引言 | 第69-70页 |
| ·三个计算推理过程的定义 | 第70-73页 |
| ·相关数据设计 | 第73-74页 |
| ·α、β、γ过程的MLE学习 | 第74-79页 |
| ·信息量贡献评估 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 6 人类视觉系统的物体识别研究 | 第81-102页 |
| ·引言 | 第81页 |
| ·计算推理过程的相互隔离 | 第81-84页 |
| ·实验设计 | 第84-88页 |
| ·实验数据 | 第88-96页 |
| ·实验结果及分析 | 第96-100页 |
| ·本章小结 | 第100-102页 |
| 7 三过程算法推理过程研究 | 第102-128页 |
| ·引言 | 第102页 |
| ·问题描述 | 第102-104页 |
| ·物体解译 | 第104-107页 |
| ·算法流程 | 第107-112页 |
| ·实验结果 | 第112-126页 |
| ·本章小结 | 第126-128页 |
| 8 总结与展望 | 第128-132页 |
| ·研究工作总结 | 第128-129页 |
| ·本文的创新之处 | 第129页 |
| ·进一步研究展望 | 第129-132页 |
| 致谢 | 第132-134页 |
| 参考文献 | 第134-146页 |
| 附录1A 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第146-148页 |
| 附录1B 公开发表的学术论文与博士学位论文的关系 | 第148-149页 |
| 附录2 攻读学位期间参与课题 | 第149页 |
