基于视知觉机制的物体原型表征与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-13页 |
| 1.1.1 计算机视觉与物体识别 | 第8-9页 |
| 1.1.2 流行的表征与识别模型 | 第9-13页 |
| 1.1.3 向人类视觉机制学习 | 第13页 |
| 1.2 论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 人类视知觉的生理及心理学机制 | 第15-28页 |
| 2.1 人类视觉的生理机制 | 第15-19页 |
| 2.1.1 视网膜上的神经元 | 第15-17页 |
| 2.1.2 外膝体与初级视皮层 | 第17-19页 |
| 2.2 认知心理学与模式识别 | 第19-28页 |
| 2.2.1 概述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 早期学说 | 第20-23页 |
| 2.2.3 自底向上的理论 | 第23-26页 |
| 2.2.4 自顶向下的理论 | 第26-28页 |
| 第三章 基于成分模型的原型之建 | 第28-58页 |
| 3.1 成分与原型 | 第28-29页 |
| 3.2 拟合边缘信息的高斯成分模型 | 第29-37页 |
| 3.2.1 二维混合高斯模型 | 第29-31页 |
| 3.2.2 成分训练：期望-最大化(EM)算法 | 第31-33页 |
| 3.2.3 训练改进：分裂-归约机制 | 第33-35页 |
| 3.2.4 拟合实验结果 | 第35-37页 |
| 3.3 样本间的成分匹配 | 第37-41页 |
| 3.3.1 成分匹配的基本思路 | 第37-39页 |
| 3.3.2 匹配算法的设计 | 第39-40页 |
| 3.3.3 匹配实验结果 | 第40-41页 |
| 3.4 多图间的成分聚类 | 第41-45页 |
| 3.4.1 基本思想 | 第41-42页 |
| 3.4.2 算法描述 | 第42-43页 |
| 3.4.3 结果展示 | 第43-45页 |
| 3.5 原型习得与重构 | 第45-53页 |
| 3.5.1 原型表征的基本单元 | 第45-47页 |
| 3.5.2 原型表征的结构信息 | 第47-48页 |
| 3.5.3 基于原型的物体重构 | 第48-53页 |
| 3.6 原型建立框架总结 | 第53-58页 |
| 第四章 原型的应用及实验 | 第58-77页 |
| 4.1 模板粗匹配 | 第58-62页 |
| 4.2 成分层面上的匹配 | 第62-66页 |
| 4.2.1 成分层面上进行匹配的意义 | 第62页 |
| 4.2.2 基于成分及结构之匹配的框架描述 | 第62-66页 |
| 4.3 真实场景图的成分提取算法 | 第66-73页 |
| 4.3.1 Hough变换与直线段拟合 | 第66-68页 |
| 4.3.2 形成成分：直线段聚类 | 第68-73页 |
| 4.4 成分层面上的搜索策略 | 第73-77页 |
| 第五章 总结与展望 | 第77-83页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第77页 |
| 5.2 未来展望 | 第77-83页 |
| 5.2.1 原型构建方面 | 第77-82页 |
| 5.2.2 物体识别方面 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第90-91页 |
