| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第15-20页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 图像特征匹配的研究和应用现状 | 第16-17页 |
| 1.3 结合空间信息的图像特征匹配关键问题 | 第17-18页 |
| 1.4 本文研究内容和章节安排 | 第18-20页 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 | 第18页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 图像特征匹配算法及空间信息表达 | 第20-31页 |
| 2.1 图像特征介绍 | 第20-25页 |
| 2.1.1 基于点的特征 | 第20-21页 |
| 2.1.2 基于线的特征 | 第21-23页 |
| 2.1.3 基于区域的特征 | 第23-24页 |
| 2.1.4 图像局部特征匹配方法和关键问题 | 第24-25页 |
| 2.2 特征点空间位置信息表示 | 第25-29页 |
| 2.2.1 Delaunay三角剖分理论 | 第26-28页 |
| 2.2.2 Delaunay剖分算法 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于局部特征和Delaunay三角网格的图像匹配 | 第31-48页 |
| 3.1 引言 | 第31-33页 |
| 3.2 图像局部特征提取与描述 | 第33-38页 |
| 3.2.1 SIFT特征提取与描述 | 第33-35页 |
| 3.2.2 SURF算法原理与提取 | 第35-36页 |
| 3.2.3 SIFT特征与SURF特征比较 | 第36-38页 |
| 3.3 特征空间的Delaunay剖分 | 第38页 |
| 3.4 基于局部特征和Delaunay网格的图像匹配 | 第38-43页 |
| 3.4.1 特征点提取和Delaunay网格构建 | 第39-40页 |
| 3.4.2 Delaunay三角网格索引构建 | 第40-41页 |
| 3.4.3 Delaunay三角网格匹配 | 第41-43页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第43-46页 |
| 3.5.1 参数选择与分析 | 第43-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 结合局部特征和Delaunay三角网格的行人再识别 | 第48-60页 |
| 4.1 绪论 | 第48-50页 |
| 4.1.1 行人再识别研究背景和难点 | 第48-49页 |
| 4.1.2 行人再识别研究现状 | 第49-50页 |
| 4.2 MSER特征介绍与提取 | 第50-52页 |
| 4.3 结合MSER和Delaunay的行人再识别 | 第52-56页 |
| 4.3.1 MSER椭圆拟合与描述 | 第53-55页 |
| 4.3.2 分级匹配 | 第55-56页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第56-59页 |
| 4.4.1 粗匹配实验结果 | 第56-57页 |
| 4.4.2 精匹配实验结果与对比 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 论文主要内容 | 第60-61页 |
| 5.2 未来的研究与工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第66-67页 |
