文档介绍：方法及其在图像理解中的应用研究摘要图像理解是当前计算机研究领域的热点,其主要研究内容是场景中目标识本的训练学习产生判别决策,得到识别结果,判别模型的好坏会对识别结果产生重要影响。方法将比随机猜测略好的弱分类器合并为精确的强分类教至薆掷嗷疲攀隽肆酱笙的P停篈个方面归类比较了拓展模型,形成了较为完整的分类模型体系;又甘荚蚝投允迫蛔荚蛄礁龇矫娌隽薆P偷耐臣票的优点,奠定了模型选择的理论基础;治隽舜惩枷窦腿谌胧泳踔J兜腖图像集的特点,获取特定目标类别图像并修改其注释,创建了适合场景中目标识别的含有特定目标类的场景中目标识别,判断场景中是否有特定目标并确定目标出现的位关键词;图像理解,场景中目标识别,,别和场景的描述与理解。分类和检测是场景中目标识别的关键问题,通过对样器,能够解决图像理解中更一般的目标识别问题。本文的主要工作如下:産甅直鸫友盗费竞腿醴掷嗥鞯娜ㄖ亍⑺鹗Ш捌涮匦运质,通过数据分类实验比较了和两种模型,验证了别的图像集;芙崃顺【爸心勘晔侗鸬哪诤拖钟蟹椒ǎ迪至嘶贕置,最后通过查全率/查准率曲线对识别结果进行评价。图像集,
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插图清单图图像理解两大内容及其关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图基于的人脸检测主要算法发展过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..与其他方法或知识融合⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图论文的逻辑关系结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图集成学习思想⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一算法示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.与救ㄖ乇冉稀及其拓展模型的延续关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图分类假设与权重的对应关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..数据分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图各种损失函数的损失曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯的性能比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.枷窦勘旰捅尘案扇爬啾稹!图干扰背景实例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯忻坷嗤枷袷恐狈酵肌不同类别目标实例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⑹屯枷瘛璲⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。枷窦⑹褪道勘辍皃”的镆逋枷窦骄铣赏枷瘛图斯ぷ⑹屯枷瘛图薷耐枷褡⑹汀图图像理解的输入与部分理想输出⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图图像理解中目标分类的一般过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图基于某【爸心勘晔侗鹆鞒炭蛲肌图唇ㄍ枷窦鞒掏肌和牟糠滞枷窦捌渥⑹汀或牟糠滞枷窦捌渥⑹汀图人工拍摄的啾鸬耐枷窦捌渥⑹汀图的产生与发展过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..与隒挑战所用的平均图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图勘昝猙瑀蛃的图像及其注释⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
图特征提取流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.特征库的建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..卣骺饨ⅰ图橐换耐枷瘛图卣飨煊Φ钠骄怠枷竦奶卣魈崛图尘昂湍勘暄镜氖恐狈酵肌图盗芳觳馄髁鞒獭图馐约觳馄髁鞒獭的检测结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯募觳饨峁图斯づ恼誧类图像的检测结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图枷窆橐换图图透豪尽..
表格清单及其拓展模型的策略汇总⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯在迭代次数为、、、时的误差率⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.虶迭代次数为、时的测试误差⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.表传统图像集与枷窦员取表图像集数据统计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..和牟槿屎筒樽悸省表
聊等辄懈欲凌学位论文作者签字:捉吱签字日期:≥叼年氯缛独创性声明签字日期:刀明年岁月硇日学位论文版权使用授权书签字日期:年耯日本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成金胆王些太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确本学位论文作者完全了解金旦巴王些太堂有关保留、使用学位论文的规定,有权可以将学位论文的全部或部分论文内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。工作单位:果。据我所知,除了文中特别加以标志和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得的说明并表示谢意。保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅或借阅。本人授权C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ学位论文者签名:学位论文作者毕业后去向:通讯地址:电话:邮编:、
致谢在近两年的硕士生涯中,首先我要感谢我的导师胡良梅老师。感谢胡老师学习还是生活方面,都给予我指导和帮助。胡老师严谨的治学态度和认真的工作作风使我受益良多,在她