基于图模型的图像分析研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第12页 |
| ·图模型下图像分析研究现状 | 第12-15页 |
| ·图模型研究现状 | 第13页 |
| ·基于图模型的图像分析研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文主要工作及章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 图结构模型 | 第17-26页 |
| ·图模型概要 | 第17-19页 |
| ·无向图模型 | 第17页 |
| ·有向图模型 | 第17-19页 |
| ·生成图模型 | 第19-20页 |
| ·图模型的概率分布及采样 | 第20-25页 |
| ·Dirichlet过程采样 | 第20-21页 |
| ·Dirichlet过程混合采样 | 第21-23页 |
| ·层次Dirichlet过程采样 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 场景目标识别 | 第26-53页 |
| ·区域分析 | 第26-29页 |
| ·区域外观与位置特征 | 第26-28页 |
| ·区域特征聚类 | 第28-29页 |
| ·场景目标表达 | 第29-34页 |
| ·基于部分的目标表达 | 第30-32页 |
| ·目标部分采样 | 第32-34页 |
| ·场景图像单目标识别 | 第34-41页 |
| ·参数图模型目标识别 | 第35-39页 |
| ·非参图模型目标识别 | 第39-41页 |
| ·场景图像多目标识别 | 第41-52页 |
| ·转换Dirichle过程分析 | 第42-44页 |
| ·多目标部分采样 | 第44-46页 |
| ·固定阶场景目标识别 | 第46-47页 |
| ·非固定阶场景目标识别 | 第47-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 场景上下文分析 | 第53-63页 |
| ·全局上下文信息 | 第53-56页 |
| ·图模型下的全局视觉表达 | 第53-54页 |
| ·全局上下文的知识表达 | 第54-56页 |
| ·局部上下文信息 | 第56-58页 |
| ·图模型下的局部视觉表达 | 第56-57页 |
| ·局部上下文的知识表达 | 第57-58页 |
| ·融入上下文知识的场景分析 | 第58-62页 |
| ·全局知识指导目标识别 | 第59-60页 |
| ·局部知识反馈作用场景分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结和展望 | 第63-65页 |
| ·论文总结 | 第63页 |
| ·论文展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加科研情况 | 第69页 |
