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基于物体内部结构的目标识别及其应用

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-23页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 目标检测的难点分析第12-13页
    1.3 研究现状及问题第13-18页
        1.3.1 数据驱动的方法第13-16页
        1.3.2 DPM的研究现状第16-18页
    1.4 本文工作内容及章节安排第18-23页
第二章 目标检测模型及基础知识第23-39页
    2.1 引言第23页
    2.2 目标检测模型的数学范式第23-28页
        2.2.1 样本生成算法第24-26页
        2.2.2 特征提取算法第26-27页
        2.2.3 样本置信度函数第27页
        2.2.4 样本选择策略第27-28页
        2.2.5 优化目标函数第28页
    2.3 排序模型第28-31页
        2.3.1 排序模型和序列第29页
        2.3.2 排序模型一:RankNet第29-30页
        2.3.3 排序模型二:MART第30-31页
        2.3.4 排序模型三:LamdbaMART第31页
    2.4 图像数据与特征第31-37页
        2.4.1 图像数据集第31-34页
        2.4.2 图像特征第34-37页
    2.5 本章小节第37-39页
第三章 可变形部件模型分析第39-55页
    3.1 引言第39页
    3.2 模板方法第39-40页
    3.3 可变形部件模型的定义第40-45页
        3.3.1 样本置信度函数第41-43页
        3.3.2 模型目标函数与优化第43-44页
        3.3.3 样本选择策略第44页
        3.3.4 训练算法第44-45页
    3.4 实验第45-50页
        3.4.1 实验设置第45-47页
        3.4.2 模型性能第47页
        3.4.3 子部件的可视化第47-48页
        3.4.4 超参数:子部件的数目和大小第48-50页
    3.5 本章小结第50-55页
第四章 排序可变形部件模型第55-69页
    4.1 引言第55-56页
    4.2 模型描述第56-58页
        4.2.1 作为排序任务的目标检测第56页
        4.2.2 目标函数第56-58页
    4.3 模型优化第58-61页
        4.3.1 GCCCP问题第58-59页
        4.3.2 GCCCP问题的优化第59-61页
    4.4 实验第61-65页
        4.4.1 INRIA Person数据集上的结果第61页
        4.4.2 Pascal VOC数据集上的结果第61-63页
        4.4.3 超参数的影响第63-65页
    4.5 本章小结第65-69页
第五章 基于可变形部件模型的目标排序第69-89页
    5.1 引言第69-70页
    5.2 本章相关工作第70-71页
    5.3 目标排序框架第71-78页
        5.3.1 框架概述第71-72页
        5.3.2 图像特征第72-75页
        5.3.3 样本置信度函数第75-76页
        5.3.4 目标函数第76页
        5.3.5 样本选择策略第76-78页
    5.4 实验第78-87页
        5.4.1 可变形部件模型的潜力第78页
        5.4.2 模型分析第78-81页
        5.4.3 模型比较第81-82页
        5.4.4 错误分析第82-85页
        5.4.5 特征比较第85-87页
    5.5 本章小结第87-89页
第六章 基于可变形部件模型的语言描述自动生成第89-111页
    6.1 引言第89-90页
    6.2 研究现状分析第90-91页
    6.3 基于目标/子部件-词对齐的描述生成第91-99页
        6.3.1 对齐关系模型第92-95页
        6.3.2 描述生成算法第95-99页
    6.4 实验第99-104页
        6.4.1 标注系统第99-100页
        6.4.2 标注数据分析第100-103页
        6.4.3 实验结果第103-104页
    6.5 基于对齐模型的图像检索系统第104-108页
        6.5.1 图像检索的数学模型第106-107页
        6.5.2 图像检索示例第107-108页
    6.6 本章小结第108-111页
第七章 总结与展望第111-115页
    7.1 总结第111-112页
    7.2 展望第112-115页
附录 缩略语表第115-117页
参考文献第117-127页
致谢第127-129页
攻读学位期间发表的学术论文目录第129页

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