基于条件随机场的目标检测方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·本文研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·智能交通系统国内外研究现状 | 第8-13页 |
| ·ITS 研究现状 | 第9-11页 |
| ·常用车辆检测方法 | 第11-12页 |
| ·本文车辆检测方法及流程 | 第12-13页 |
| ·论文主要工作及内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 条件随机场基础 | 第15-27页 |
| ·概率图模型基础 | 第15-18页 |
| ·有向图模型 | 第16-17页 |
| ·无向图模型 | 第17-18页 |
| ·生成式模型和判别式模型 | 第18页 |
| ·马尔可夫随机理论 | 第18-22页 |
| ·二维平面中的马尔可夫随机场 | 第18-20页 |
| ·MRF 与 Gibbs 分布的等价性 | 第20-22页 |
| ·MAP-MRF 体系 | 第22页 |
| ·条件随机场基础 | 第22-25页 |
| ·CRF 定义 | 第23页 |
| ·一维的 CRF | 第23-24页 |
| ·二维的 CRF | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于条件随机场的车辆检测 | 第27-51页 |
| ·条件随机场建模 | 第27-35页 |
| ·建模流程 | 第27-30页 |
| ·单点项模型 | 第30-32页 |
| ·空间项模型 | 第32-35页 |
| ·模型参数训练及优化 | 第35-43页 |
| ·最大似然估计 | 第35-36页 |
| ·迭代缩放技术 | 第36-39页 |
| ·优化方法 | 第39-43页 |
| ·概率推测 | 第43-44页 |
| ·实验数据库构建 | 第44-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-48页 |
| ·实验过程 | 第46-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-51页 |
| 第四章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·工作总结 | 第51页 |
| ·工作展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 硕士期间研究成果 | 第61-62页 |
