基于多种关联信息的鲁棒模型拟合算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| 英文摘要 | 第6-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第15-17页 |
| 1.3 面临的主要问题及挑战 | 第17-19页 |
| 1.4 本文的主要工作和创新点 | 第19-20页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第20-23页 |
| 第二章 鲁棒模型拟合算法概述 | 第23-35页 |
| 2.1 基本概念 | 第23-25页 |
| 2.2 相关工作 | 第25-33页 |
| 2.2.1 基于关联信息分析的传统拟合算法 | 第26-30页 |
| 2.2.2 基于图模型的拟合算法 | 第30-32页 |
| 2.2.3 基于能量函数和全局优化的拟合算法 | 第32-33页 |
| 2.3 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于关联信息子图搜索的模型拟合算法 | 第35-53页 |
| 3.1 引言 | 第35-37页 |
| 3.2 基于顶点一致集最大化的诱导子图搜索 | 第37-40页 |
| 3.2.1 基于关联信息的图构建 | 第37页 |
| 3.2.2 诱导子图的生成和优化 | 第37-39页 |
| 3.2.3 诱导子图搜索策略 | 第39-40页 |
| 3.3 诱导子图集提取 | 第40-43页 |
| 3.4 本章提出的模型拟合算法 | 第43-44页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第44-50页 |
| 3.5.1 直线拟合 | 第45-47页 |
| 3.5.2 基于单应性的分割 | 第47-49页 |
| 3.5.3 基于两视图的运动分割 | 第49-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-53页 |
| 第四章 基于关联信息层级投票策略的模型拟合算法 | 第53-67页 |
| 4.1 引言 | 第53-55页 |
| 4.2 层级投票策略 | 第55-59页 |
| 4.2.1 层级投票策略中的一致性投票 | 第56-57页 |
| 4.2.2 层级投票策略中的偏好性投票 | 第57-59页 |
| 4.3 本章提出的模型拟合算法 | 第59-60页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第60-66页 |
| 4.4.1 直线拟合与离群点去除 | 第60-62页 |
| 4.4.2 基于单应性的分割 | 第62-64页 |
| 4.4.3 基于两视图的运动分割 | 第64-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与未来工作 | 第67-71页 |
| 5.1 总结 | 第67-68页 |
| 5.2 未来工作 | 第68-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 硕士期间参与的科研项目及发表论文 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
