【摘 要】
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模型选择问题是目前计算机视觉、图像处理、机器学习领域中的经典难题之一。模型选择问题中的模型数量的选择是重要的方面。相同问题,选择不同的模型数量就会有不同的分类结
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模型选择问题是目前计算机视觉、图像处理、机器学习领域中的经典难题之一。模型选择问题中的模型数量的选择是重要的方面。相同问题,选择不同的模型数量就会有不同的分类结果。对于统计特征比较明显且稳定的数据,可以采用人工的方式指定类别数,后续的聚类算法便可以通过计算得到效果良好的分类结果。贝叶斯非参数模型具有对输入数据非参数无监督自动聚类效应,通过对给定数据的建模完成对输入数据的动态模型选择,在近几年的计算机视觉、机器学习领域受到研究人员关注。狄利克雷过程(Dirichlet Process)通常结合空间关系模型进行研究,其中最具代表性的是随机场与狄利克雷过程的结合。i HMRF(infinite Hidden Markov Random Fields)模型与MRF-DPMM(Markov Random Field-Dirichlet Process Mixture Model)模型是随机场与狄利克雷过程结合比较经典的模型。前者通过狄利克雷过程的stick-breaking构造的离散概率作为随机场的外场,作为非参数先验,与原来的利用均值场近似进行模型构建不同,本文的首先提出了以DPMM模型作为随机场的外场约束,构建新的i HMRF模型,并利用变分推断技术求解模型。与前者类似,MRF-DPMM模型中的狄利克雷过程生成的离散概率也作为随机场的外场,构建外场约束的非参数随机场模型。本文通过SWC(SwendsenWang Cuts)采样技术对模型进行求解,与原来的Gibbs采样相比,算法收敛速度大大加快,效果也显著提升。由于i HMRF与MRF-DPMM模型均通过随机场的外场构建新的非参数模型,其是以外场的独立性为前提,而实际上外场中数据点之间是相互依赖的。本文第二个重要工作是将随机场与狄利克雷过程分离成层级关系,使得两者专注于不同的部分,构建HNMRF(Hierarchical Nonparametric Markov Random Field)模型。首先通过随机场进行空间关系聚类,形成连通分量,完成局部聚类;在上层通过CRP(Chinese Restaurant Process)进行全局聚类,模型的推断则使用Split-Merge算法进行求解。本文所有实验在Matlab下完成,利用F1、PRI等准则衡量图像分割效果。针对自然图像和MRI图像分割的实验结果表明,本文提出的模型具有良好的效果和鲁棒性,对各种不同图像具有一定的普适性。
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富自然-功能协调流域建设作为解决水问题的系统方略,充分融合了“山水林田湖”生命体理念,提升了流域对水循环多过程的调节能力,系统治理及减缓了极值化,而坡面绿色基础设施作为富自然-功能协调流域建设治水新模式的重要组成,对水循环具有良好的调节性能。因此,基于富自然-功能协调流域建设目标,构建坡面绿色基础设施评价指标体系与方法,定量评估已有坡面绿色基础设施建设成效,进而遵循自然规律,合理优化配置坡面绿色基
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