| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 特征提取研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 特征选择研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 度量学习研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要内容安排 | 第17-19页 |
| 2 行人再识别相关技术理论 | 第19-25页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 SINGLE-SHOT | 第19-20页 |
| 2.3 MULTI-SHOT | 第20-21页 |
| 2.4 数据库与评估准则 | 第21-22页 |
| 2.5 行人再识别主要挑战 | 第22-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 面向行人再识别的特征融合与鉴别零空间方法 | 第25-37页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 特征提取与融合方法 | 第25-30页 |
| 3.2.1 条纹特征提取方法 | 第25-27页 |
| 3.2.2 块状特征提取方法 | 第27-29页 |
| 3.2.3 条纹与块状特征融合方法 | 第29-30页 |
| 3.3 FOLEY-SAMMOM零空间变换算法 | 第30-32页 |
| 3.3.1 Foley-Sammom零空间变换 | 第30-31页 |
| 3.3.2 Foley-Sammom零空间变换算法步骤 | 第31-32页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第32-36页 |
| 3.4.1 数据库介绍及设置 | 第32页 |
| 3.4.2 融合特征与单一的条纹特征和块状特征性能比较 | 第32-33页 |
| 3.4.3 本文方法与其它方法分别在不同数据库性能比较 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于多颜色空间与D最优偏最小二乘法特征选择的行人再识别方法 | 第37-49页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 多颜色特征 | 第37-39页 |
| 4.3 D-PLS | 第39-43页 |
| 4.3.1 PLS | 第39-40页 |
| 4.3.2 PLS最佳优化 | 第40-41页 |
| 4.3.3 D优化准则的逼近 | 第41-43页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第43-47页 |
| 4.4.1 数据库与评估准则 | 第43-44页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第44-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 5 拆分融合式有序局部特征选择的行人再识别方法 | 第49-63页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 多特征拆分式 | 第49-50页 |
| 5.3 有序局部特征选择 | 第50-54页 |
| 5.3.1 三重指引有序局部 | 第51-52页 |
| 5.3.2 优化算法 | 第52-54页 |
| 5.4 串并行特征融合 | 第54-56页 |
| 5.5 RE-RANKING | 第56页 |
| 5.6 复杂度分析 | 第56-57页 |
| 5.7 实验结果与分析 | 第57-61页 |
| 5.7.1 数据库与设置 | 第57-58页 |
| 5.7.2 实验结果与分析 | 第58-61页 |
| 5.8 本章小结 | 第61-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-73页 |
| 作者简介 | 第73-74页 |
