基于显著区域检测和TMBP的场景分类



基于显著区域检测和TMBP的场景分类

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基于显著区域检测和TMBP的场景分类

论文目录
中文摘要	第1-6页
Abstract	第6-8页
目录	第8-10页
第一章绪论	第10-24页
· 课题研究背景及意义	第10-12页
· 国内外研究现状	第12-18页
· 场景分类方法研究现状	第12-15页
· 显著区域检测模型研究现状	第15-18页
· 目前存在的主要问题	第18-21页
· 显著区域检测模型存在的主要问题	第18-20页
· 场景分类存在的主要问题	第20-21页
· 本文主要工作及创新点	第21-22页
· 本文组织结构	第22-24页
第二章基于低层特征和中层提示的贝叶斯显著检测	第24-34页
· 显著区域的特点	第24页
· 基于低层特征和中层提示的贝叶斯显著检测算法	第24-30页
· 基于 CA 模型的低层特征显著性计算	第25-28页
· 基于 Ncut 的中层信息提取	第28-29页
· 先验显著图的生成	第29-30页
· 结合贝叶斯的后验显著图获取	第30页
· 实验结果与对比分析	第30-33页
· 本章小结	第33-34页
第三章基于 TMBP 模型的场景分类	第34-49页
· 传统的 LDA 模型分析	第34-35页
· TMBP 主题模型	第35-39页
· TMBP 模型的因子图表示	第36-37页
· BP 算法	第37-38页
· TMBP 模型在图像中的应用	第38-39页
· 实验与分析	第39-48页
· 测试数据集	第39-42页
· 结果分析和比较	第42-48页
· 本章小结	第48-49页
第四章基于前景和背景的 TMBP 场景分类	第49-61页
· 整体框架	第49-50页
· 视觉单词生成	第50-55页
· SIFT 特征向量提取算法	第50-53页
· K 均值聚类算法	第53-54页
· 前景和背景的视觉单词描述	第54-55页
· 实验结果与分析	第55-60页
· 本章小结	第60-61页
第五章总结和展望	第61-63页
· 论文工作总结	第61-62页
· 未来工作展望	第62-63页
参考文献	第63-68页
攻读学位期间公开发表的论文	第68-69页
致谢	第69-70 页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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