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图像理解的关键问题和方法研究

摘要第1-11页
Abstract第11-20页
第一章 绪论第20-30页
   ·图像理解的研究背景第20-22页
     ·图像理解概述第20-21页
     ·图像理解的层次结构第21页
     ·图像理解的分析过程第21-22页
   ·图像理解的研究内容第22-25页
     ·广义目标识别第22-23页
     ·高层语义分析第23-24页
     ·场景分类第24-25页
   ·论文的课题来源、研究思路与论文组织结构第25-27页
     ·所选课题的来源第25页
     ·论文的研究思路第25-26页
     ·论文的组织结构第26-27页
   ·论文的主要工作及章节安排第27-28页
   ·本章小结第28-30页
第二章 图像理解的信息表示和特征提取第30-52页
   ·图像的信息表示方法第30-35页
     ·视觉数据信息表示第30-32页
     ·人类知识信息表示第32-33页
     ·视觉和知识信息的融合表示第33-35页
   ·图像特征的提取策略第35-39页
     ·基本的特征提取方法第35-37页
     ·基于视觉选择注意机制的特征提取策略第37-38页
     ·基于生物视觉特性的标准模型特征集提取方法第38-39页
   ·视觉统计模型下的目标定位第39-47页
     ·目标定位框架第39-40页
     ·区域统计概率模型的粗略定位第40-46页
     ·边缘概率模型的精确定位第46-47页
   ·实验结果第47-51页
     ·目标定位实验对比第47-49页
     ·特征提取对比实验第49-51页
   ·本章小结第51-52页
第三章 图像理解的图结构模型分析第52-72页
   ·图结构模型第52-53页
   ·图模型的参数估计第53-56页
     ·Expectation Maximization 方法第54-55页
     ·Iterative scaling 方法第55-56页
   ·图模型的概率推理第56-59页
   ·视觉统计图模型描述第59-63页
     ·Bags-of-words 模型第59-62页
     ·Part-based 模型第62-63页
   ·目标空间关系下的概率分析模型第63-67页
     ·无向图模型构建第63-65页
     ·无向图模型的参数估计和概率推理第65-67页
   ·实验对比第67-70页
   ·本章小结第70-72页
第四章 图像理解中的广义目标检测识别第72-88页
   ·Boosting 分类方法第72-73页
   ·基于特征共享的层次联合 Boosting 目标识别方法第73-80页
     ·统计模型下的特征共享分析第74-76页
     ·基于特征共享图的层次 Boosting 分析第76-79页
     ·基于特征共享图的层次 Boosting 的算法描述第79-80页
   ·实验对比第80-86页
   ·本章小结第86-88页
第五章 图像理解中的区域分析和语义标记第88-106页
   ·图像区域分析与语义标记问题的提出第88-89页
   ·粗糙集的基本概念和信息处理过程第89-90页
   ·基于粗糙集的图像分割方法第90-96页
     ·彩色空间中的区域初始划分第91-93页
     ·灰度空间下边缘像素区域归属分析第93-95页
     ·彩色空间下像素相容关系的不确定性分析第95-96页
     ·相容关系下的区域合并第96页
   ·基于粗糙集的区域分析与语义标记方法第96-98页
   ·实验结果第98-104页
     ·分割实验对比第98-101页
     ·区域语义标记实验第101-104页
   ·本章小结第104-106页
第六章 图像理解的场景分析约束机制第106-116页
   ·场景分类研究的基本问题第106-107页
   ·基于高斯统计概率模型的场景分类方法第107-110页
     ·高斯概率统计模型分析第107-109页
     ·场景分类约束机制初步研究第109-110页
   ·实验结果第110-114页
     ·高斯概率模型下的场景分类实验第110-111页
     ·场景分类对目标分析的约束指导验证实验第111-114页
   ·本章小结第114-116页
第七章 总结与展塑第116-120页
   ·总结第116-117页
   ·展望第117-120页
参考文献第120-128页
攻读博士学位期间发表论文及参加科研情况第128-129页

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