基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和條件隨機場的圖像分割研究

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1、分類號TP391學(xué)號14050029ＵＤＣ密級公開工學(xué)碩士學(xué)位論文基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和條件隨機場的圖像分割研究碩士生姓名周浩學(xué)科專業(yè)控制科學(xué)與工程研究方向多媒體信息系統(tǒng)與虛擬現(xiàn)實技術(shù)指導(dǎo)教師張軍教授國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究生院二〇一六年十一月ImageSegmentationBasedonConvolutionNeuralNetworkandConditionalRandomFieldCandidate：ZhouHaoAdvisor：Prof.ZhangJunAdissertationSubmittedinpartialfulfillmentoftherequirementsf

2、orthedegreeofMasterofEngineeringinControlScienceandEngineeringGraduateSchoolofNationalUniversityofDefenseTechnologyChangsha，Hunan，P.R.China（November，2016）國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究生院碩士學(xué)位論文目錄摘要.................................................................................................................

3、iABSTRACT.........................................................................................................ii第一章緒論......................................................................................................11.1研究背景與意義.......................................................

4、........................................11.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀...............................................................................................21.2.1相關(guān)理論簡介........................................................................................21.2.2圖像分割常用方法.............................

5、...................................................31.2.3國內(nèi)外最新圖像分割研究....................................................................51.3主要研究內(nèi)容及貢獻(xiàn).......................................................................................71.4論文結(jié)構(gòu).............................................

6、..............................................................8第二章基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割理論基礎(chǔ).....................................................102.1傳統(tǒng)的圖像分割特征提取與分類.................................................................102.1.1傳統(tǒng)的人工特征提取方法理論...................................................

7、.......102.1.2傳統(tǒng)的分類方法和理論......................................................................112.2基于深度學(xué)習(xí)和概率圖模型的圖像分割學(xué)習(xí)框架.....................................132.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論......................................................................................132.2.2卷積神