面向视频的行人重识别算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第10-14页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 2 LOMO特征结合XQDA度量方法的行人重识别 | 第16-32页 |
| 2.1 引言 | 第16-17页 |
| 2.2 LOMO特征的提取 | 第17-22页 |
| 2.3 XQDA度量学习方法 | 第22-27页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第27-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于时间对齐的行人重识别 | 第32-44页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 视频序列的时间对齐 | 第32-40页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第40-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于时空对齐的行人重识别 | 第44-56页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 行人图像分解 | 第44-47页 |
| 4.3 行人特征的空间对齐 | 第47-50页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第50-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-59页 |
| 5.1 全文总结 | 第56-57页 |
| 5.2 研究展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 附录 :作者在攻读硕士期间研究成果 | 第66页 |
