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行人的特征表示与再辨识
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行人的特征表示与再辨识
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-21页
　1.1 课题研究背景第11-14页
　　1.1.1 研究背景和意义第11-12页
　　1.1.2 课题主要难点和关键技术第12-14页
　1.2 国内外研究现状第14-17页
　　1.2.1 基于传统特征的行人再辨识第14页
　　1.2.2 基于深度特征的行人再辨识第14-16页
　　1.2.3 行人再辨识的损失函数第16-17页
　1.3 数据集及性能评估第17-18页
　　1.3.1 行人再辨识常用数据集第17-18页
　　1.3.2 性能评估标准第18页
　1.4 本文主要工作和研究成果第18-19页
　1.5 论文结构安排第19-21页
第二章 基于图像数据的行人再辨识第21-33页
　2.1 引言第21页
　2.2 图像数据行人再辨识背景第21-25页
　　2.2.1 行人再辨识基本框架第21-22页
　　2.2.2 基于人体部分区域的特征学习第22-23页
　　2.2.3 显著性学习第23-24页
　　2.2.4 判别性行人特征增强学习第24-25页
　2.3 基于多级语义特征融合和显著性分析的特征学习第25-29页
　　2.3.1 网络整体框架第25-26页
　　2.3.2 中级语义特征融合模块第26-27页
　　2.3.3 高级语义特征提取模块第27-28页
　　2.3.4 基于显著性的块级别特征增强第28-29页
　2.4 实验第29-32页
　　2.4.1 数据集第29-30页
　　2.4.2 实验设置第30页
　　2.4.3 特征学习实验对比第30-31页
　　2.4.4 实验结果对比与分析第31-32页
　2.5 本章小结第32-33页
第三章 基于序列数据的行人再辨识第33-47页
　3.1 引言第33页
　3.2 序列数据行人再辨识背景第33-37页
　　3.2.1 循环神经网络简介第33-34页
　　3.2.2 深度学习中的注意力机制第34-36页
　　3.2.3 时域特征融合第36-37页
　3.3 基于帧特征增强和混合融合的特征学习第37-41页
　　3.3.1 网络整体结构第37-38页
　　3.3.2 双向帧特征增强模块第38-40页
　　3.3.3 帧特征混合融合模块第40-41页
　3.4 实验第41-45页
　　3.4.1 数据集第41-42页
　　3.4.2 实验设置第42页
　　3.4.3 特征学习实验对比第42-43页
　　3.4.4 实验结果对比与分析第43-45页
　3.5 本章小结第45-47页
第四章 无监督行人再辨识第47-57页
　4.1 引言第47页
　4.2 相关工作背景第47-49页
　　4.2.1 无监督行人再辨识背景第47-48页
　　4.2.2 行人关键点估计第48-49页
　4.3 无监督行人特征学习第49-53页
　　4.3.1 网络整体框架第49-50页
　　4.3.2 基于关键点信息增强的无监督行人特征学习第50-52页
　　4.3.3 自适应簇多样性正则项第52-53页
　4.4 实验第53-56页
　　4.4.1 数据集及实验设置第53-54页
　　4.4.2 特征学习实验对比第54-55页
　　4.4.3 实验结果对比与分析第55-56页
　4.5 本章小结第56-57页
第五章 总结与展望第57-59页
　5.1 本文总结第57页
　5.2 未来展望第57-59页
参考文献第59-67页
致谢第67-69页
攻读学位期间发表的学术论文目录第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。
 
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