基于有限混合模型的自动图像标注研究

摘要	第1-4页
Abstract	第4-6页
目录	第6-8页
第一章 绪论	第8-12页
·研究背景及选题意义	第8-9页
·国内外研究现状	第9-10页
·本论文的主要内容	第10-12页
第二章 图像语义提取技术研究	第12-24页
·基于统计模型的自动图像标注一般步骤	第12-13页
·图像分割技术	第13-15页
·图像分割概念	第13页
·图像分割算法概述	第13-15页
·图像视觉特征提取	第15-23页
·图像的颜色特征	第15-18页
·图像的纹理特征	第18-21页
·图像的形状特征	第21-23页
·小结	第23-24页
第三章 基于高斯混合模型的自动图像标注	第24-41页
·有限混合模型及其参数EM算法	第24-30页
·有限混合模型的定义	第24-25页
·有限混合模型的极大似然估计	第25-27页
·有限混合模型的EM算法	第27-30页
·多元高斯混合模型及其EM算法	第30-32页
·多元高斯混合模型的定义	第31页
·多元高斯混合模型的极大似然估计及其EM算法	第31-32页
·基于高斯混合模型的自动图像标注	第32-40页
·基于高斯混合模型的自动图像标注流程	第33页
·基于高斯混合模型的自动图像标注	第33-37页
·实验结果分析	第37-40页
·小结	第40-41页
第四章 基于t混合模型的自动图像标注	第41-58页
·多元t混合模型及其参数EM算法	第42-50页
·多元t分布的定义	第42-43页
·多元t混合模型的极大似然估计及其参数EM算法	第43-46页
·多元t混合模型的SMEM算法	第46-50页
·基于t混合模型的自动图像标注	第50-57页
·基于t混合模型的自动图像标注流程	第51页
·基于t混合模型的自动图像标注	第51-55页
·实验结果分析	第55-57页
·小结	第57-58页
第五章 总结和展望	第58-59页
参考文献	第59-64页
致谢	第64-65页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第65页
攻读硕士学位期间所参加的科研项目	第65-66页