基于稀疏回归模型的图像标注研究



基于稀疏回归模型的图像标注研究

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基于稀疏回归模型的图像标注研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-10页
第1章绪论	第10-13页
· 课题背景	第10-11页
· 研究内容和目标	第11页
· 本文组织结构	第11-12页
· 本章小结	第12-13页
第2章自动图像标注	第13-21页
· 基于概率学习的方法	第14-16页
· 人工神经网络	第16-17页
· 支持向量机	第17-18页
· 决策树	第18-19页
· K-近邻	第19-20页
· 模板匹配	第20页
· 本章小结	第20-21页
第3章稀疏约束	第21-24页
· 稀疏信号	第21-22页
· 最佳词典	第22页
· LASSO	第22-23页
· 本章小结	第23-24页
第4章多标签图像标注	第24-36页
· 多标注稀疏编码	第25-30页
· 全局高斯混合模型	第26页
· 针对单张图片的高斯混合模型	第26页
· 超向量表征	第26-27页
· 多标注线性嵌入方法	第27-30页
· 多任务稀疏判别分析	第30-33页
· 最大化相关性的多标注降维	第33-35页
· 本章小结	第35-36页
第5章基于稀疏logistic回归的图像标注	第36-45页
· 概述	第36-37页
· 基于稀疏logistic回归的视觉特征-标注相关性	第37-41页
· 稀疏logistic回归	第38-39页
· 基于稀疏logistic回归的相关性学习	第39-41页
· 相关实验	第41-44页
· 图像标注数据集	第41页
· 估计准则	第41-42页
· 比较方案	第42-44页
· 本章小结	第44-45页
第6章基于双层logistic回归的图像多标注	第45-55页
· 概述	第45-46页
· 双层稀疏logistic模型的建立	第46-50页
· 第一层(1):视觉特征和关键词的关系	第47-48页
· 第一层(2):不同关键词之间的相关性	第48-49页
· 第二层:两类关系的结合	第49-50页
· 吉布斯采样	第50页
· 计算问题	第50-52页
· 计算复杂度	第50-51页
· 算法收敛性	第51页
· 参数调整	第51-52页
· 实验比较方案	第52-53页
· 本章小结	第53-55页
第7章总结与展望	第55-56页
· 总结	第55页
· 未来研究方向	第55-56页
参考文献	第56-62页
攻读硕士学位期间主要的研究成果	第62-63页
致谢	第63 页

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