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从自然生态学到学习生态学.ppt

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从自然型父母向智慧型家长转变ppt课件.ppt

从自然型父母向智慧型家长转变ppt课件

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高考地理总复习 第一部分 自然地理 第二单元 从地球圈层看地理环境 第5讲 岩石圈与地表形态课件 鲁教版.ppt

岩石圈与地表形态第二单元从地球圈层看地理环境考纲解读1.了解地球内部圈层划分及各圈层的主要特点。2．掌握岩石圈的物质循环过程。3．掌握内、外力作用及其对地表形态的影响。4．理解地质构造的类型、判断、区

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一种综合先验信息的从自然图像中提取感兴趣物体的新方法.pdf

感兴趣的物体检测和分割(统称为感兴趣物体的提取)一直是计算机视觉、
图像理解和模式识别等研究领域的重要关注点之一。它在物体识别、基于内容的
检索、基于内容的图像和视频编码与压缩以及视频监控等等领域有重要的应用。
传统的感兴趣物体提取方法常常将感兴趣物体假设为在自然图像正中央的物体，
或者是图像中比较显著的物体，这种弱假设往往忽略了感兴趣物体具有主观性的
性质，所以适用的范围不大。受人脑处理这一问题所采用的策略的启发，我们提
出了基于样本学习的方法定义感兴趣物体，从而避免了原来弱假设所带来的目标
模式不清晰的问题，也引出了本文的主要方法。
本文提出了一种新颖的从自然图像中提取感兴趣物体的框架。本框架包含两
个主要的阶段：
(1)学习阶段。此阶段通过样本学习的方法定义感兴趣物体并提取与之相关
的先验知识(包括物体形状信息以及物体表观信息)。在此阶段，我们从大致对
齐的感兴趣物体的正样本中，学习一个关于此类物体的活动基模型和对应的形状
草图模板，同时对物体的表观信息进行统计，获得感兴趣物体的形状和表观先验
信息。
(2)提取阶段。此阶段将感兴趣物体的先验知识应用到统计推理机制中，综
合检测和分割进行感兴趣物体的提取。在此阶段，用学习得到的活动基模型作初
步检测以确定候选区域。然后，我们对候选区域进行基于统计马尔科夫链蒙特卡
洛推理方法的图像分割，并通过选取具有最大后验概率比的分割结果作为最佳输
出结果。
本方法中的两个阶段有机的结合在一起，构成了一个整体：在学习阶段获得
的先验知识可以使目标模式(感兴趣的物体)更明确，并能指导提取阶段的统计
推理过程。因此，该方法能较精确的提取感兴趣的物体。在公共数据集上测试的
结果也表明了我们提出的方法表现比当前最好的算法所得到的结果还要好。
作为总结，本文的主要创新之处如下：
关键词：感兴趣物体，物体检测，图像分割，活动基模型，Swendsen．Wang Cuts
算法，前景背景图像分割，感兴趣的物体提取，基于内容的图像检索

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从自然到仿生的疏水超疏水界面材料参考幻灯片课件.ppt

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