| 第一章 绪论 | 第1-23页 |
| 1．1 计算机视觉图像语义研究的背景、现状与意义 | 第15-20页 |
| 1．1．1 图像描述方法与图像语义的研究背景 | 第15-18页 |
| 1．1．2 计算机视觉及图像语义模型描述研究的现状 | 第18-19页 |
| 1．1．3 图像语义模型方法的研究意义 | 第19-20页 |
| 1．2 论文的研究思想、课题来源与章节安排 | 第20-23页 |
| 1．2．1 论文的研究立意与思路 | 第20-22页 |
| 1．2．2 研究课题的来源 | 第22页 |
| 1．2．3 论文的主要研究内容与组织结构 | 第22-23页 |
| 第二章 图像的内容属性与图像语义基础 | 第23-45页 |
| 2．1 图像的信息与关系 | 第23-28页 |
| 2．1．1 图像的基本属性 | 第23-27页 |
| 2．1．2 图像对象与空间关系 | 第27页 |
| 2．1．3 图像的高级信息 | 第27页 |
| 2．1．4 图像应用中的模式识别 | 第27-28页 |
| 2．2 图像语义的概念 | 第28-31页 |
| 2．2．1 语义的概念范畴 | 第28-29页 |
| 2．2．2 语义名词的使用 | 第29页 |
| 2．2．3 图像语义概念 | 第29-30页 |
| 2．2．4 图像语义特征矢量和特征空间 | 第30页 |
| 2．2．5 图像与语义描述的结构关系 | 第30-31页 |
| 2．3 计算机视觉的图像处理 | 第31-34页 |
| 2．3．1 图像处理 | 第31-33页 |
| 2．3．2 计算机视觉的图像处理 | 第33-34页 |
| 2．4 计算机视觉图像语义基础 | 第34-40页 |
| 2．4．1 未知环境的计算机视觉问题 | 第34页 |
| 2．4．1．1 未知环境的建模问题 | 第34页 |
| 2．4．1．2 视觉对象的知识结构问题 | 第34页 |
| 2．4．2 研究图像语义的相关问题 | 第34-36页 |
| 2．4．3 计算机视觉图像语义的基础概念 | 第36-37页 |
| 2．4．4 计算机视觉图像语义的特征抽取原理 | 第37-38页 |
| 2．4．5 图像属性的底层特征到语义概念的映射 | 第38-39页 |
| 2．4．6 底层特征到高层概念映射的计算方法 | 第39-40页 |
| 2．5 图像语义的识别应用技术 | 第40-44页 |
| 2．5．1 图像语义的概念表示法 | 第40页 |
| 2．5．2 图像语义的特征矢量空间描述 | 第40-41页 |
| 2．5．3 图像语义的数字方式使用法 | 第41-42页 |
| 2．5．4 计算机视觉图像语义模式识别 | 第42-43页 |
| 2．5．5 计算机视觉图像语义与知识数据库 | 第43-44页 |
| 2．6 小结 | 第44-45页 |
| 第三章 计算机视觉图像语义的模型方法描述 | 第45-73页 |
| 3．1 计算机视觉图像语义的模型及描述 | 第45-52页 |
| 3．1．1 图像语义模型定义 | 第45-48页 |
| 3．1．2 语义模型结构 | 第48-51页 |
| 3．1．3 图像的语义模型描述 | 第51-52页 |
| 3．2 计算机视觉图像语义特征值的存储结构 | 第52-58页 |
| 3．2．1 文字描述法 | 第52-53页 |
| 3．2．2 三段式表示法 | 第53-55页 |
| 3．2．3 链表知识表示法 | 第55-56页 |
| 3．2．4 十字链表知识表示法 | 第56-58页 |
| 3．3 基于模型方法的图像语义生成 | 第58-64页 |
| 3．3．1 图像语义的生成规则 | 第58-61页 |
| 3．3．2 图像语义的生成树TDM | 第61-62页 |
| 3．3．3 图像语义的生成 | 第62页 |
| 3．3．4 图像语义生成的信息反馈与自学习结构 | 第62-64页 |
| 3．4 基于模型方法的知识聚类语义抽取方法 | 第64-66页 |
| 3．4．1 基于十字链表的深度优先聚类法 | 第64页 |
| 3．4．2 基于关联阈值M结点聚类法 | 第64-65页 |
| 3．4．3 基于关联规则的知识聚类法 | 第65-66页 |
| 3．5 图像语义识别的模型描述应用方法 | 第66-68页 |
| 3．5．1 改进的分类计算相似法 | 第66-67页 |
| 3．5．2 改进的树型匹配最短路径法 | 第67-68页 |
| 3．6 基于SVM的图像底层特征与高层语义的关联 | 第68-71页 |
| 3．6．1 底层特征的选择与提取 | 第68-70页 |
| 3．6．2 支持向量机SVM的关联方法 | 第70-71页 |
| 3．6．3 实验结果 | 第71页 |
| 3．7 小结 | 第71-73页 |
| 第四章 图像语义模型的知识结构描述和运算 | 第73-82页 |
| 4．1 语义对象结构描述 | 第73-75页 |
| 4．1．1 图像语义特征空间的描述 | 第73-75页 |
| 4．1．2 对象特征结构 | 第75页 |
| 4．2 语义模型类型描述 | 第75-78页 |
| 4．2．1 语义模型结构类型 | 第76-77页 |
| 4．2．2 语义操作类型 | 第77页 |
| 4．2．3 语义操作BNF范式结构 | 第77-78页 |
| 4．3 语义模型的关联结构与关联度 | 第78-79页 |
| 4．3．1 语义模型的关联结构描述 | 第78-79页 |
| 4．3．2 语义模型的关联度计算 | 第79页 |
| 4．4 语义模型的知识运算 | 第79-81页 |
| 4．4 小结 | 第81-82页 |
| 第五章 基于图像语义模型的运动对象描述与应用 | 第82-100页 |
| 5．1 人运动图像语义描述的问题 | 第82-83页 |
| 5．2 人体的刚体模型及运动语义模型 | 第83-84页 |
| 5．3 人运动图像的基本类型 | 第84-91页 |
| 5．3．1 头运动模型 | 第85-86页 |
| 5．3．2 手运动模型 | 第86页 |
| 5．3．3 腿运动模型 | 第86-87页 |
| 5．3．4 基于模型的语义描述 | 第87-90页 |
| 5．3．4．1 运动语义基本数据库 | 第87页 |
| 5．3．4．2 生成语义的操作流程 | 第87-88页 |
| 5．3．4．3 动作语义的分解规则 | 第88-89页 |
| 5．3．4．4 运动检测算法设计与时间复杂度 | 第89-90页 |
| 5．3．5 实验结果与比较 | 第90-91页 |
| 5．4 人运动图像语义模型描述与运动跟踪 | 第91-99页 |
| 5．4．1 刚体的自动标注法 | 第91-94页 |
| 5．4．1．1 刚体的比例值 | 第92页 |
| 5．4．1．2 差分投影的变化区域检测刚体标注法 | 第92-94页 |
| 5．4．2 运动语义的模型描述 | 第94-97页 |
| 5．4．2．1 行走运动的模型描述 | 第94-95页 |
| 5．4．2．2 跑步运动的模型描述 | 第95-96页 |
| 5．4．2．3 一般运动的模型描述 | 第96-97页 |
| 5．4．2．4 运动跟踪算法设计与时间复杂度 | 第97页 |
| 5．4．3 实验结果与对比分析 | 第97-99页 |
| 5．5 小结 | 第99-100页 |
| 第六章 基于图像语义模型描述的公路标牌图像识别 | 第100-135页 |
| 6．1 公路标牌图像识别的问题 | 第100-103页 |
| 6．1．1 语义模型方法的应用问题 | 第100-101页 |
| 6．1．2 高速公路仿真环境介绍 | 第101-103页 |
| 6．2 基于语义模型识别的运动汽车图像跟踪 | 第103-114页 |
| 6．2．1 汽车跟踪问题提出 | 第103-104页 |
| 6．2．2 对象表达和语义模型 | 第104-107页 |
| 6．2．2．1 道路与汽车的检测与特征描述 | 第104-105页 |
| 6．2．2．2 道路与汽车的语义模型描述 | 第105-107页 |
| 6．2．3 基于语义模型的目标跟踪 | 第107-113页 |
| 6．2．3．1 汽车运行的概念结构与操作 | 第107-108页 |
| 6．2．3．2 汽车运行的语义模型描述 | 第108-111页 |
| 6．2．3．3 基于语义模型的跟踪算法 | 第111-113页 |
| 6．2．4 实验结果与分析 | 第113-114页 |
| 6．3 基于语义模型知识结构的高速公路标牌图像的识别应用 | 第114-134页 |
| 6．3．1 基于语义模型描述的视觉系统结构 | 第114-116页 |
| 6．3．2 高速公路场景中的语义模型描述应用方法 | 第116-123页 |
| 6．3．3 高速公路标牌图像的图像语义知识结构数据库 | 第123-129页 |
| 6．3．4 仿真实验及意义 | 第129-130页 |
| 6．3．5 实验结果与分析 | 第130-134页 |
| 6．3．5．1 图像语义模型方法的识别结果分析 | 第130-132页 |
| 6．3．5．2 图像语义模型知识方法结果分析 | 第132-134页 |
| 6．4 小结 | 第134-135页 |
| 第七章 总结 | 第135-139页 |
| 7．1 本论文工作总结 | 第136-137页 |
| 7．2 进一步的研究方向 | 第137-139页 |
| 参考文献 | 第139-151页 |
| 附录：一个原型仿真系统简介 | 第151-162页 |
| 一、系统功能分析与简介 | 第151-153页 |
| 二、识别情况与说明 | 第153页 |
| 三、图像采集与处理 | 第153-157页 |
| 四、输出语句的设计 | 第157-158页 |
| 五、获取语义的结构 | 第158-159页 |
| 六、函数参数的设计 | 第159-160页 |
| 七、函数体及返回值设计 | 第160-162页 |
| 致谢 | 第162-163页 |
| 攻读博士学位期间完成的学术论文、科研项目及资助 | 第163-165页 |
| 一、已经发表或待发表的论文 | 第163-165页 |
| 二、主持、参与的科研项目及资助 | 第165页 |
