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文檔簡介
1、 本文對Bayesian網(wǎng)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀作了深入的分析,對其構造方法以及變異Bayesian網(wǎng)進行了系統(tǒng)的理論研究。此外,還研究了該網(wǎng)絡及其變異模型在圖像分析中的應用,包括文本與人臉等目標的檢測與定位。全文主要內(nèi)容如下: 1.介紹Bayesian網(wǎng)原理以及常用的推理算法。介紹了Bayesian網(wǎng)常用的消息傳遞推理算法、子團樹傳播推理算法以及基于消元的推理算法等,并給出了幾種常用推理算法的推理過程?! ?.通過分析用遺傳算法對B
2、ayesian網(wǎng)進行結構學習時存在的缺點,提出了根據(jù)混合遺傳算法進行結構學習的新方法;在分析Bayesian網(wǎng)等價結構的基礎上提出了Rudimentary結構等價性定理,并將該定理應用于對Bayesian網(wǎng)的結構優(yōu)化中;推導了根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡結構學習Bayesian網(wǎng)參數(shù)表的過程;介紹了由基于模型的診斷系統(tǒng)向Bayesian網(wǎng)轉化的方法,拓展了Bayesian網(wǎng)的應用范圍?! ?.通過對幾種常見圖模型的分析,以及根據(jù)因果獨立性,提
3、出了Bayesian網(wǎng)的變異模型。新模型對數(shù)據(jù)之間關系的描述更準確,同時也簡化了條件概率表的規(guī)模。通過對學生成績Bayesian網(wǎng)及其變異模型的分析,驗證了變異模型的有效性。 4.圖像中的場景文本由于受多種條件的影響,在文本檢測中,其位置表現(xiàn)出不確定性。提出了用于文本檢測與定位的變異直方圖,并將其應用于圖像中的文本特征提取。通過分析各種特征之間的不確定性關系,以及對這些不確定性關系進行處理,建立了文本檢測Bayesian網(wǎng),得到了有
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