| ABSTRACT | 第1-12页 |
| CHAPTER 1 INTRODUCTION | 第12-23页 |
| ·RESEARCH PROBLEMS | 第14页 |
| ·BACKGROUND AND LITERATURE REVIEW | 第14-20页 |
| ·Artificial Neural Network | 第14-15页 |
| ·Research on Estimate Stereo Disparity | 第15-20页 |
| ·SYSTEM FLOW CHART OVERVIEW | 第20-21页 |
| ·Initialization | 第20页 |
| ·Winner neuron selection | 第20页 |
| ·Weight update | 第20-21页 |
| ·Compute the disparity map | 第21页 |
| ·THE OBJECTIVE | 第21页 |
| ·SCOPE OF STUDY | 第21-22页 |
| ·THESIS ORGANIZATION | 第22-23页 |
| CHAPTER 2 STEREO CORRESPONDENCE | 第23-41页 |
| ·INTRODUCTION OF STEREO CORRESPONDENCE | 第23-24页 |
| ·DISPARITY AND DISPARITY MAP | 第24-28页 |
| ·The parallel camera case | 第26-27页 |
| ·The general case | 第27-28页 |
| ·STEREO MATCHING | 第28-29页 |
| ·METHODS FOR DISPARITY ESTIMATION | 第29-37页 |
| ·Correlation-based Techniques | 第30-34页 |
| ·Feature-based Techniques | 第34页 |
| ·Intensity-based Techniques | 第34-37页 |
| ·Area-based Methods | 第37页 |
| ·STEREO MATCHING CONSTRAINS | 第37-40页 |
| ·Similarity Constraint | 第38页 |
| ·Uniqueness Constraint | 第38页 |
| ·Continuity Constraint | 第38-39页 |
| ·Ordering Constraint | 第39-40页 |
| ·SUMMERY | 第40-41页 |
| CHAPTER 3 SELF ORGANIZING MAPS | 第41-60页 |
| ·INTRODUCTION | 第41-44页 |
| ·Neural Network Training | 第42页 |
| ·Unsupervised Training | 第42-43页 |
| ·Advantages of Neural Networks | 第43-44页 |
| ·ARTIFICIAL NEURON MODEL | 第44-46页 |
| ·Activation Function | 第45-46页 |
| ·TYPE OF NEURAL NETWORKS | 第46-50页 |
| ·Multi-Layer Perceptron | 第46-48页 |
| ·Hopfield Network Model | 第48页 |
| ·Self-Organizing Maps | 第48-50页 |
| ·SELF-ORGANIZING MAPS | 第50-58页 |
| ·Modified Self-Organizing Maps (MSOM) | 第57-58页 |
| ·SUMMERY | 第58-60页 |
| CHAPTER 4 METHODOLOGY & IMPREMENTATION | 第60-81页 |
| ·KOHONEN NETWORK MODEL DEVELOPMENT | 第60-61页 |
| ·DETERMINE SEVERAL NETWORK PARAMETERS | 第61页 |
| ·TRAIN THE NETWORK | 第61-63页 |
| ·THE MSOM MODEL | 第63页 |
| ·DATA COLLECTION | 第63-65页 |
| ·THE FLOWCHART OF SYSTEM ARCHITECTURE | 第65-79页 |
| ·Initialization | 第65-67页 |
| ·Feature extraction (Computer Vision) | 第67-72页 |
| ·Extract homogenous regions in reference image | 第72页 |
| ·Local matching | 第72-73页 |
| ·Winner neuron selection | 第73页 |
| ·Determining Winning Node | 第73-75页 |
| ·Updating the Weights | 第75页 |
| ·Updating Neighboring Nodes | 第75-77页 |
| ·Determining the Learning Rate | 第77页 |
| ·Determining Convergence | 第77-78页 |
| ·Compute the disparity map | 第78页 |
| ·Indicate the Object | 第78-79页 |
| ·SYSTEM ANALYSIS | 第79-80页 |
| ·Hardware Specifications | 第79页 |
| ·Software Specifications | 第79-80页 |
| ·SUMMARY | 第80-81页 |
| CHAPTER 5 IMPREMENTATION RESULT | 第81-86页 |
| ·RESULTS ON TSUKUBA | 第81-85页 |
| ·Result of Local matching in pixel domain | 第81-84页 |
| ·Result of estimating disparity using MSOM | 第84-85页 |
| ·SUMMARY | 第85-86页 |
| CONCLUSION | 第86-88页 |
| REFRENCES | 第88-93页 |
| ACKNOWLEDGMENTS | 第93-94页 |
| CURRICULUM VITAE | 第94页 |
