基于耦合特征空间学习的行人再识别
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基于耦合特征空间学习的行人再识别
论文目录
致谢
第1-6页
摘要
第6-7页
ABSTRACT
第7-11页
1 引言
第11-21页
1.1 课题的研究背景及意义
第11-12页
1.2 行人再识别技术介绍
第12-15页
1.2.1 行人再识别面临的困难
第13-14页
1.2.2 行人再识别技术基本框架
第14-15页
1.3 国内外研究现状
第15-18页
1.3.1 基于特征的再识别算法
第15-17页
1.3.2 基于度量准则的再识别算法
第17-18页
1.4 论文研究内容
第18-19页
1.5 论文结构
第19-21页
2 相关工作
第21-31页
2.1 前景提取
第21-23页
2.2 耦合字典学习
第23-25页
2.3 距离度量
第25-27页
2.4 常用数据集
第27-29页
2.5 评估方案
第29-30页
2.6 本章小结
第30-31页
3 基于耦合特征空间学习的行人再识别
第31-54页
3.1 算法总体框架
第31-32页
3.2 基于联合图正则化的耦合特征空间学习
第32-36页
3.2.1 问题公式化
第32-33页
3.2.2 投影函数
第33-34页
3.2.3 耦合特征提取
第34-36页
3.3 联合图正则约束项
第36-38页
3.4 迭代解决方案
第38-40页
3.4.1 目标函数
第38页
3.4.2 迭代解决方法
第38-40页
3.5 算法实现
第40-42页
3.5.1 训练阶段
第40-41页
3.5.2 测试阶段
第41-42页
3.6 实验与分析
第42-53页
3.6.1 实验设置
第42-43页
3.6.2 特征提取
第43-47页
3.6.3 VIPeR数据集实验
第47-49页
3.6.4 i-LIDS数据集实验
第49-51页
3.6.5 实验结果及分析
第51-53页
3.7 本章小结
第53-54页
4 行人再识别系统
第54-60页
4.1 系统功能介绍
第54-55页
4.2 系统设计介绍
第55-56页
4.2.1 训练投影矩阵
第55-56页
4.2.2 目标图像再识别
第56页
4.3 系统实现
第56-59页
4.3.1 开发环境介绍
第56-57页
4.3.2 系统再识别过程
第57-59页
4.4 本章小结
第59-60页
5 结论与展望
第60-62页
5.1 主要工作及创新点
第60-61页
5.2 未来工作展望
第61-62页
参考文献
第62-66页
作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果
第66-68页
学位论文数据集
第68页
本篇论文共
68
页,
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。
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