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基于连续隐马尔可夫模型的动态纹理分析

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 课题的研究背景及意义第10-11页
    1.2 动态纹理的基本问题及分析方法第11-13页
        1.2.1 动态纹理的基本问题第11-12页
        1.2.2 动态纹理的分析方法第12-13页
    1.3 动态纹理的研究现状第13-17页
    1.4 论文内容介绍及结构安排第17-20页
第2章 连续隐马尔可夫模型基本理论第20-34页
    2.1 隐马尔可夫模型的定义第20-21页
    2.2 隐马尔可夫模型的基本问题及对应算法第21-24页
        2.2.1 评估问题第21-23页
        2.2.2 解码问题第23页
        2.2.3 训练问题第23-24页
    2.3 连续隐马尔可夫模型第24-28页
        2.3.1 连续隐马尔可夫模型的定义第24-26页
        2.3.2 CHMM模型的结构类型第26-28页
    2.4 CHMM的实现问题第28-32页
        2.4.1 参数初始化第28-29页
        2.4.2 数值下溢的处理第29-31页
        2.4.3 多观测值序列下的模型训练第31-32页
    2.5 本章小结第32-34页
第3章 基于CHMM的动态纹理分类第34-48页
    3.1 动态纹理的CHMM模型描述第34-35页
    3.2 动态纹理的CHMM模型训练第35-37页
        3.2.1 模型参数初始化第35-36页
        3.2.2 模型参数重估第36-37页
    3.3 动态纹理分类第37-39页
        3.3.1 特征提取第38页
        3.3.2 极大似然准则第38-39页
    3.4 仿真实验第39-46页
        3.4.1 基准库Dyn Tex实验第39-44页
        3.4.2 基准库UCLA实验第44-46页
    3.5 本章小结第46-48页
第4章 基于CHMM谱聚类的动态纹理分割第48-72页
    4.1 基于CHMM的动态纹理分割思想第48-49页
    4.2 CHMM模型谱聚类第49-52页
        4.2.1 谱聚类第49-50页
        4.2.2 距离度量第50-51页
        4.2.3 数值下溢的谱聚类算法实现第51-52页
    4.3 基于相似性测距的初始分割第52-55页
        4.3.1 空间分块与模型训练第53-54页
        4.3.2 模型聚类与初始分割第54-55页
    4.4 基于似然准则的像素级分割第55-58页
        4.4.1 代表性CHMM模型第56页
        4.4.2 像素级分割第56-57页
        4.4.3 数学形态学后处理第57-58页
    4.5 仿真实验第58-71页
        4.5.1 初始分割结果对比与子块尺寸选取第60-67页
        4.5.2 像素级分割结果对比与性能分析第67-71页
    4.6 本章小结第71-72页
结论第72-74页
参考文献第74-80页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第80-82页
致谢第82页

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