通过对大样本数据进行有效的表征、学习和推理,实现对图像、视频等在内的多媒体信息的自动理解是计算机视觉的主要研究内容之一。不同的视觉分析处理过程具有天然的层次特性和内在关联。低层视觉任务通常直接对二维像素点阵进行处理,求解结果可以为中高层分析理解过程奠定有效的基础;中层视觉任务主要围绕图像视频中所包含的兴趣目标展开研究,分析获得静态目标的固有属性和动态目标的运动状态。作为低层与高层任务之间的桥梁,中层视觉分析过程既可以为低层操作提供新的信息指导,同时也可以为高层理解提供有效的视觉线索。高层视觉任务进一步通过研究各目标之间的基本性质和相互关联,获得对整个输视觉分析中-数控滚圆机电动液压滚圆机滚弧机价格低电动液压滚圆机多少钱入视觉信息的客观解释和知识描述,所得到的理解结果可以通过自顶向下的反馈过程,形成对中低层视觉任务的引导和约束,提高中低层操作的计算效能。 本文由张家港弯管机网站采集网络资源整理!www.wangaunjimuju.com围绕不同层次的视觉分析任务,现有多数研究方法通常遵循样本独立同分布假设,通过使用机器学习算法对所获取得到的视觉感知信息进行建模和分析,从而获得基于计算的理解结果。由于所获取的原始特征通常存在大量的冗余和噪音,因此很难建立鲁棒的分布表达;更重要地,由于视觉信息之间的内在逻辑和结构关系被忽略,仅依靠低阶统 

www.wangaunjimuju.com计量无法准确的描述出真实数据的内在关联,从而导致求解结果容易陷入局部最优,引起信息的错误理解。分析样本间结构信息的高阶统计特性,在多层次计算机视觉任务的分析求解中,以先验或约束的形式融入视觉信息的结构化关联表达,建立原始特征数据与中高层语义知识之间的相互关联,为解决上述问题提供了有效的途径,因此具有重要的研究意义。基于此,本文从结构化分析的角度入手,重点围绕多要素多模态视觉数据间的结构关联问题展开研究。通过在不同层次的视觉任务分析求解过程中,融入有效的结构化描述,捕捉不同视觉要素间的相互影响与约束,建立原始特征数据与结构知识描述之间的内在联系,从而指导不同物理实体下的视觉分析求解过程。论文的具体研究内容如下:(1)围绕低层视觉分析处理任务,针对像素点阵标签求取过程由于缺少先验信息指导,导致对应图像分割结果破碎无实际意义这一问题,提出多尺度马尔科夫随机场模型下的标签重标记及映射法则视觉分析中-数控滚圆机电动液压滚圆机滚弧机价格低电动液压滚圆机多少钱  www.wangaunjimuju.com