基于有监督分层狄里克雷过程的对象分割模型



基于有监督分层狄里克雷过程的对象分割模型

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基于有监督分层狄里克雷过程的对象分割模型

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-25页
1.1 对象分割	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-17页
1.2.1 基于随机场模型的对象分割	第14-15页
1.2.2 基于非参数化模型的对象分割	第15-16页
1.2.3 基于非参贝叶斯的随机场模型的对象分割	第16-17页
1.3 主要工作	第17-19页
1.4 论文结构安排	第19-20页
参考文献	第20-25页
第二章分层狄里克雷过程与随机场模型	第25-47页
2.1 分层狄里克雷过程	第25-32页
2.2 因子图与随机场模型	第32-39页
2.2.1 马尔科夫随机场模型	第33-35页
2.2.2 条件随机场模型	第35-36页
2.2.3 势函数与指数族分布	第36-37页
2.2.4 结构化支持向量机模型	第37-39页
2.3 贝叶斯判别准则及其推理方法	第39-42页
2.3.1 贝叶斯判别准则	第39-40页
2.3.2 吉布斯采样	第40-42页
2.4 判别模型的参数估计	第42-45页
2.4.1 最大条件似然估计	第42-43页
2.4.2 SSVM模型的cutting-plane解	第43-45页
2.5 本章小结	第45页
参考文献	第45-47页
第三章基于分层狄里克雷过程的隐条件随机场模型	第47-75页
3.1 引言	第47-50页
3.2 相关的非参数化随机场模型	第50-54页
3.3 我们提出的HDP-HCRF模型	第54-57页
3.4 基于条件MCEM的模型参数估计	第57-71页
3.4.1 条件蒙特卡罗EM算法	第57-59页
3.4.2 势函数模板	第59-61页
3.4.3 基于直接赋值的隐变量的后验采样	第61-67页
3.4.4 HDP-HCRF模型的训练	第67-70页
3.4.5 与Contrastive Divergence算法的区别	第70-71页
3.5 HDP-HCRF模型的推理	第71-72页
3.6 本章小结	第72页
参考文献	第72-75页
第四章 HDP-HCRF模型的随机近似解	第75-103页
4.1 实验数据与局部直方图特征的提取	第75-79页
4.1.1 数据集	第75-77页
4.1.2 基于超像素的特征提取	第77-79页
4.2 基于伪似然的近似解	第79-85页
4.2.1 基于最大伪似然的参数训练	第79-81页
4.2.2 实验	第81-85页
4.3 生成树近似与FISTA算法	第85-101页
4.3.1 基于生成树的CRF近似表示	第88-90页
4.3.2 基于FISTA算法的参数训练	第90-92页
4.3.3 实验	第92-101页
4.4 本章小结	第101页
参考文献	第101-103页
第五章高阶HDP-HCRF模型及其最大间隔解	第103-119页
5.1 一种新的基于像素相似度的高阶势函数	第103-105页
5.2 基于BMRM算法的高阶HDP-HCRF模型的训练与推理	第105-109页
5.3 实验	第109-118页
5.3.1 训练过程的收敛性	第109-110页
5.3.2 超像素个数对准确性的影响	第110-118页
5.4 本章小结	第118页
参考文献	第118-119页
第六章总结与展望	第119-123页
附录缩略语表	第123-125页
致谢	第125-127页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第127页

本篇论文共127页，点击这进入下载页面。

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