Bayesian網(wǎng)及其在圖像分析中的應(yīng)用研究.pdf

1、　　本文對(duì)Bayesian網(wǎng)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀作了深入的分析，對(duì)其構(gòu)造方法以及變異Bayesian網(wǎng)進(jìn)行了系統(tǒng)的理論研究。此外，還研究了該網(wǎng)絡(luò)及其變異模型在圖像分析中的應(yīng)用，包括文本與人臉等目標(biāo)的檢測(cè)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(tuán)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(guò)程?！　?.通過(guò)分析用遺傳算法對(duì)B

2、ayesian網(wǎng)進(jìn)行結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)時(shí)存在的缺點(diǎn)，提出了根據(jù)混合遺傳算法進(jìn)行結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的新方法；在分析Bayesian網(wǎng)等價(jià)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上提出了Rudimentary結(jié)構(gòu)等價(jià)性定理，并將該定理應(yīng)用于對(duì)Bayesian網(wǎng)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化中；推導(dǎo)了根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)Bayesian網(wǎng)參數(shù)表的過(guò)程；介紹了由基于模型的診斷系統(tǒng)向Bayesian網(wǎng)轉(zhuǎn)化的方法，拓展了Bayesian網(wǎng)的應(yīng)用范圍?！　?.通過(guò)對(duì)幾種常見(jiàn)圖模型的分析，以及根據(jù)因果獨(dú)立性，提

3、出了Bayesian網(wǎng)的變異模型。新模型對(duì)數(shù)據(jù)之間關(guān)系的描述更準(zhǔn)確，同時(shí)也簡(jiǎn)化了條件概率表的規(guī)模。通過(guò)對(duì)學(xué)生成績(jī)Bayesian網(wǎng)及其變異模型的分析，驗(yàn)證了變異模型的有效性。　　4.圖像中的場(chǎng)景文本由于受多種條件的影響，在文本檢測(cè)中，其位置表現(xiàn)出不確定性。提出了用于文本檢測(cè)與定位的變異直方圖，并將其應(yīng)用于圖像中的文本特征提取。通過(guò)分析各種特征之間的不確定性關(guān)系，以及對(duì)這些不確定性關(guān)系進(jìn)行處理，建立了文本檢測(cè)Bayesian網(wǎng)，得到了有