基于上下文信息的语义图像分类研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第15-24页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究现状与存在的问题 | 第16-21页 |
| 1.2.1 图像分类回顾及研究现状 | 第16-20页 |
| 1.2.2 存在的问题 | 第20-21页 |
| 1.3 论文主要工作内容 | 第21-22页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第22-24页 |
| 第2章 基础知识与关联研究 | 第24-35页 |
| 2.1 图像底层视觉特征 | 第24-26页 |
| 2.2 图像语义特征 | 第26-30页 |
| 2.2.1 图像语义层次模型 | 第26-27页 |
| 2.2.2 图像上下文语义信息 | 第27-30页 |
| 2.3 图像场景分类 | 第30-35页 |
| 2.3.1 基于机器学习的图像分类 | 第30-31页 |
| 2.3.2 利用上下文信息的图像分类 | 第31-32页 |
| 2.3.3 基于局部和全局的图像分类 | 第32-35页 |
| 第3章 融合上下文信息的图像知识描述 | 第35-51页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 图模型 | 第35-41页 |
| 3.2.1 贝叶斯网络 | 第36-37页 |
| 3.2.2 马尔科夫随机场 | 第37-39页 |
| 3.2.3 与或图 | 第39-41页 |
| 3.3 基于本体的图像描述 | 第41-42页 |
| 3.4 图像空间上下文关系 | 第42-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于空间上下文信息的语义图像分割 | 第51-68页 |
| 4.1 引言 | 第51-52页 |
| 4.2 基于模糊C均值聚类的图像分割 | 第52-55页 |
| 4.2.1 模糊C均值聚类算法 | 第52-54页 |
| 4.2.2 引入局部空间上下文的FCM图像分割 | 第54-55页 |
| 4.3 基于模糊支持向量机的多类分类 | 第55-59页 |
| 4.3.1 利用支持向量机的多类分类 | 第55-58页 |
| 4.3.2 模糊支持向量机 | 第58-59页 |
| 4.4 利用对象空间上下文关系的图像分割 | 第59-63页 |
| 4.4.1 语义图像分割框架 | 第59-60页 |
| 4.4.2 图像初始分割 | 第60-61页 |
| 4.4.3 分割区域初始标注 | 第61页 |
| 4.4.4 学习对象空间上下文关系 | 第61-62页 |
| 4.4.5 区域合并算法 | 第62-63页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第63-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 基于语义和空间上下文信息的图像区域标注 | 第68-87页 |
| 5.1 引言 | 第68-71页 |
| 5.2 基于条件随机场的上下文模型 | 第71-73页 |
| 5.3 基于能量模型的区域标注方法 | 第73-78页 |
| 5.3.1 基于能量模型的区域标注框架 | 第73-74页 |
| 5.3.2 基于能量的模型 | 第74-78页 |
| 5.3.2.1 区域-对象对应势 | 第76页 |
| 5.3.2.2 对象之间相互作用势 | 第76-78页 |
| 5.4 实验结果 | 第78-86页 |
| 5.4.1 实验设置 | 第78-79页 |
| 5.4.2 实验结果与分析 | 第79-86页 |
| 5.4.2.1 上下文信息的影响评价 | 第79-82页 |
| 5.4.2.2 跟关联研究比较 | 第82-85页 |
| 5.4.2.3 候选标签数目的影响评价 | 第85-86页 |
| 5.5 本章小结 | 第86-87页 |
| 第6章 基于上下文信息的图像场景语义分类 | 第87-113页 |
| 6.1 引言 | 第87-90页 |
| 6.2 基于属性关系图的图像场景语义描述 | 第90-96页 |
| 6.2.1 图像描述模型 | 第90-92页 |
| 6.2.2 场景语义距离度量 | 第92-96页 |
| 6.3 利用贝叶斯网络的图像分类 | 第96-102页 |
| 6.3.1 图像场景语义分类框架 | 第96-97页 |
| 6.3.2 网络结构 | 第97-98页 |
| 6.3.3 网络学习 | 第98-100页 |
| 6.3.4 图像场景语义分类 | 第100-102页 |
| 6.4 实验结果 | 第102-111页 |
| 6.4.1 实验设置 | 第102-104页 |
| 6.4.2 实验结果与分析 | 第104-111页 |
| 6.4.2.1 属性关系图模型的有效性 | 第104-105页 |
| 6.4.2.2 基于贝叶斯网络的图像分类比较 | 第105-109页 |
| 6.4.2.3 跟关联研究比较 | 第109-111页 |
| 6.5 本章小结 | 第111-113页 |
| 第7章 总结与展望 | 第113-115页 |
| 7.1 全文总结 | 第113-114页 |
| 7.2 工作展望 | 第114-115页 |
| 参考文献 | 第115-130页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第130页 |
| 作者简历 | 第130页 |
