基于度量学习的行人再识别研究

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基于度量学习的行人再识别研究

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基于度量学习的行人再识别研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 研究背景及意义	第10-11页
1.2 发展历史及研究现状	第11-13页
1.3 面临的关键问题	第13-14页
1.4 本论文的结构安排	第14-16页
第二章行人再识别概述	第16-27页
2.1 引言	第16页
2.2 基于特征提取的行人再识别	第16-20页
2.2.1 基于底层特征的行人再识别	第16-18页
2.2.2 基于语义属性的行人再识别	第18-20页
2.3 基于度量学习的行人再识别	第20-26页
2.3.1 基于二元组度量学习的行人再识别	第20-24页
2.3.2 基于三元组度量学习的行人再识别	第24-26页
2.4 本章小结	第26-27页
第三章基于核度量学习的行人再识别	第27-53页
3.1 引言	第27页
3.2 核度量学习	第27-30页
3.3 核度量学习算法	第30-38页
3.3.1 基于大间隔最近邻的核度量学习方法	第30-31页
3.3.2 基于局部费舍判别性分析的核度量学习方法	第31-34页
3.3.3 基于Null Foley Sammon变换的核度量学习方法	第34-38页
3.4 行人特征提取	第38-42页
3.4.1 颜色直方图特征	第38-39页
3.4.2 纹理特征	第39-40页
3.4.3 行人特征提取方法	第40-42页
3.5 实验结果与分析	第42-52页
3.5.1 CAVIAR4REID数据库实验结果分析	第43-47页
3.5.2 iLIDS数据库实验结果分析	第47-50页
3.5.3 3DPeS数据库实验结果分析	第50-52页
3.6 小结	第52-53页
第四章基于非对称几何度量学习的行人再识别	第53-67页
4.1 引言	第53页
4.2 非对称的行人再识别	第53-55页
4.3 非对称几何度量学习算法	第55-59页
4.4 实验结果与分析	第59-66页
4.4.1 VIPeR数据库实验结果分析	第59-62页
4.4.2 PRID450S数据库实验结果分析	第62-64页
4.4.3 CUHK01数据库实验结果分析	第64-66页
4.5 小结	第66-67页
第五章总结与展望	第67-69页
5.1 全文总结	第67-68页
5.2 工作展望	第68-69页
致谢	第69-70页
参考文献	第70-75页
攻读硕士学位期间取得的成果	第75-76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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