基于隐马尔可夫模型的动态纹理分类
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 动态纹理的研究动机 | 第10-12页 |
| 1.2 动态纹理的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 动态纹理分类的基本方法及发展趋势 | 第13-15页 |
| 1.4 本文的研究内容与结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 标准隐马尔可夫模型基本理论 | 第17-28页 |
| 2.1 标准隐马尔可夫模型基本概念 | 第17-18页 |
| 2.2 标准隐马尔可夫模型的定义 | 第18页 |
| 2.3 标准隐马尔可夫模型的基本问题及对应算法 | 第18-22页 |
| 2.3.1 评估问题 | 第19-20页 |
| 2.3.2 解码问题 | 第20-21页 |
| 2.3.3 训练问题 | 第21-22页 |
| 2.4 标准隐马尔可夫模型的实现问题 | 第22-27页 |
| 2.4.1 标准隐马尔可夫模型的结构类型 | 第22-24页 |
| 2.4.2 标准隐马尔可夫模型的比例因子问题 | 第24-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 高阶隐马尔可夫模型 | 第28-41页 |
| 3.1 高阶隐马尔可夫模型的研究背景 | 第28-31页 |
| 3.1.1 标准隐马尔可夫模型的缺陷 | 第28-29页 |
| 3.1.2 高阶隐马尔可夫模型的研究现状 | 第29-31页 |
| 3.2 高阶隐马尔可夫模型的定义 | 第31页 |
| 3.3 高阶隐马尔可夫模型需解决的三个问题 | 第31-34页 |
| 3.3.1 评估问题 | 第31-33页 |
| 3.3.2 解码问题 | 第33页 |
| 3.3.3 训练问题 | 第33-34页 |
| 3.4 高阶隐马尔可夫模型的实现问题 | 第34-40页 |
| 3.4.1 对前向变量的处理 | 第35页 |
| 3.4.2 对后向变量的处理 | 第35页 |
| 3.4.3 两个等式的证明 | 第35-38页 |
| 3.4.4 概率计算公式 | 第38-39页 |
| 3.4.5 模型参数重估公式 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于HMM的极大似然准则动态纹理分类 | 第41-50页 |
| 4.1 基于HMM的动态纹理建模 | 第41-42页 |
| 4.1.1 动态纹理模型 | 第41-42页 |
| 4.1.2 参数估计 | 第42页 |
| 4.2 基于极大似然准则的动态纹理分类 | 第42-44页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第43页 |
| 4.2.2 极大似然分类准则 | 第43-44页 |
| 4.3 仿真实验 | 第44-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于HMM的相似性测距动态纹理分类 | 第50-62页 |
| 5.1 相似性测距的分类思想 | 第50-51页 |
| 5.2 基于相似性测距的动态纹理分类 | 第51-55页 |
| 5.2.1 特征提取 | 第52-53页 |
| 5.2.2 降维 | 第53-55页 |
| 5.3 动态纹理分类器 | 第55-58页 |
| 5.3.1 K近邻分类器 | 第55-56页 |
| 5.3.2 支持向量机分类器 | 第56-58页 |
| 5.4 仿真实验 | 第58-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
