圖像理解理論與方法

前言
第1章 緒論
1.1 圖像理解的基本概念
1.1.1 圖像理解與圖像工程
1.1.2 圖像理解與計算機視覺
1.1.3 圖像理解與人工智能
1.1.4 圖像理解與認(rèn)知學(xué)
1.2 圖像理解的研究內(nèi)容
1.2.1 場景中目標(biāo)識別
1.2.2 場景中目標(biāo)之間的關(guān)系
1.2.3 場景描述與理解
1.2.4 圖像語義描述推理
1.3 圖像理解的研究方法
1.3.1 判別分類方法
1.3.2 生成模型方法
1.3.3 句法語義分析方法
1.4 圖像理解的應(yīng)用
1.4.1 遙感圖像解釋
1.4.2 目標(biāo)識別和解釋
1.4.3 基于內(nèi)容的圖像和視頻檢索
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第2章 分類判別模型
2.1 引言
2.2 Boosting分類方法
2.2.1 Boosting產(chǎn)生與發(fā)展
2.2.2 Boosting基本思想
2.2.3 Boosting分類模型
2.2.4 方法總結(jié)
2.3 SVM分類方法
2.3.1 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論
2.3.2 SVM模型
2.3.3 方法總結(jié)
2.4 協(xié)同學(xué)與協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.4.1 協(xié)同學(xué)簡介
2.4.2 協(xié)同模式識別方法
2.4.3 方法總結(jié)
2.5 總結(jié)
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第3章 生成模型
3.1 引言
3.1.1 圖論中的無向圖與有向圖
3.1.2 圖像理解中的標(biāo)記問題
3.2 無向圖模型
3.2.1 無向圖簡介
3.2.2 隨機場模型
3.2.3 星群模型
3.2.4 小結(jié)
3.3 有向圖模型
3.3.1 有向圖簡介
3.3.2 認(rèn)知圖模型
3.3.3 pLSA模型
3.3.4 LDA模型
3.3.5 小結(jié)
3.4 總結(jié)
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第4章 圖像信息表示與特征提取
4.1 引言
4.2 圖像信息表示
4.2.1 圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
4.2.2 知識表示
4.2.3 數(shù)據(jù)與知識的融合
4.3 圖像特征提取
4.3.1 基本圖像特征提取
4.3.2 常用圖像特征提取
4.3.3 方法小結(jié)
4.4 圖像特征表達(dá)
4.4.1 直方圖表達(dá)
4.4.2 區(qū)域特征表達(dá)
4.4.3 邊緣特征表達(dá)
4.4.4 基于包的表達(dá)
4.4.5 方法小結(jié)
4.5 圖像特征評價
4.5.1 檢測算子評價
4.5.2 特征描述子評價
4.5.3 方法小結(jié)
4.6 總結(jié)
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第5章 場景中的目標(biāo)識別
5.1 引言
5.2 圖像分割
5.2.1 基于SVM的圖像分割
5.2.2 基于取樣的圖像分割
5.2.3 全互連結(jié)構(gòu)的圖像分割
5.2.4 MRF+pLSA區(qū)域分割標(biāo)記
5.2.5 基于產(chǎn)生式規(guī)則的圖像分割
5.3 目標(biāo)識別
5.3.1 基于認(rèn)知圖的目標(biāo)形狀識別
5.3.2 基于協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物特征識別
5.3.3 基于Boosting的目標(biāo)識別
5.3.4 基于SVM的目標(biāo)識別
5.4 廣義目標(biāo)識別
5.4.1 Boosting多值分類的目標(biāo)檢測識別
5.4.2 視覺注意機制引導(dǎo)的協(xié)同目標(biāo)識別
5.4.3 pLSA的視覺目標(biāo)分類
5.4.4 pLSA下的無向圖廣義目標(biāo)識別
5.5 總結(jié)
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第6章 場景中目標(biāo)之間的關(guān)系
6.1 引言
6.2 與或圖和解析圖
6.3 視覺詞匯
6.3.1 視覺詞匯表達(dá)
6.3.2 低層圖像基元
6.3.3 中層圖基元對
6.3.4 高層目標(biāo)部分
6.4 關(guān)聯(lián)和結(jié)構(gòu)
6.4.1 關(guān)聯(lián)
6.4.2 結(jié)構(gòu)
6.5 目標(biāo)間關(guān)系的視覺應(yīng)用
6.5.1 星群模型的部分關(guān)聯(lián)分析
6.5.2 場景－目標(biāo)關(guān)聯(lián)的目標(biāo)識別
6.6 總結(jié)
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第7章 場景描述與理解
7.1 引言
7.2 場景分類
7.2.1 場景分類的概念
7.2.2 場景分類的特點
7.2.3 場景的視覺感知層次
7.2.4 場景分類的方法
7.3 場景理解的視覺應(yīng)用
7.3.1 基于Gist特征的場景全局感知分類
7.3.2 基于高斯統(tǒng)計概率模型的場景分類
7.3.3 圖像理解的場景分析約束機制
7.4 總結(jié)
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第8章 場景中的句法語義
8.1 引言
8.2 句法語言
8.2.1 句法重用和歧義結(jié)構(gòu)
8.2.2 語義詞匯表達(dá)
8.2.3 WordNet詞匯網(wǎng)
8.3 基于統(tǒng)計的句法分析
8.3.1 句法公式
8.3.2 隨機句法
8.3.3 上下文有關(guān)隨機句法
8.3.4 隨機句法與或圖
8.3.5 句法學(xué)習(xí)與推理
8.4 基于統(tǒng)計句法的視覺應(yīng)用
8.4.1 人造場景解析
8.4.2 人體外觀建模與推理
8.4.3 目標(biāo)類別推理識別
8.5 總結(jié)
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第9章 圖像理解開發(fā)環(huán)境
9.1 引言
9.2 圖像理解環(huán)境
9.2.1 IUE起源
9.2.2 IUE類譜系
9.2.3 IUE任務(wù)庫
9.2.4 IUE執(zhí)行界面和接口
9.3 OpenCV
9.3.1 OpenCV起源
9.3.2 OpenCV類譜系
9.3.3 OpenCV任務(wù)庫
9.3.4 OpenCV執(zhí)行界面和接口
9.3.5 OpenCV應(yīng)用實例
9.4 VXL
9.4.1 VXL起源
9.4.2 VXL類譜系
9.4.3 VXL任務(wù)庫
9.4.4 VXL執(zhí)行界面和接口
9.4.5 VXL應(yīng)用實例
9.5 總結(jié)
參考文獻(xiàn)
第10章 圖像數(shù)據(jù)集
10.1 引言
10.2 傳統(tǒng)圖像集
10.2.1 一般目標(biāo)識別圖像集
10.2.2 圖像檢索圖像集
10.2.3 手勢識別圖像集
10.2.4 數(shù)字識別圖像集
10.2.5 PASCAL圖像集
10.3 融合視覺知識的圖像集
10.3.1 圖像集中的視覺知識
10.3.2 LabelMe圖像集
10.3.3 LotusHill圖像集
10.4 總結(jié)
參考文獻(xiàn)