| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 引言 | 第16-17页 |
| 1.2 课题研究背景及意义 | 第17页 |
| 1.3 无重叠视域多摄像机目标关联的研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4 无重叠视域多摄像机目标关联的主要技术难点 | 第19-20页 |
| 1.5 本文的研究工作及创新点 | 第20-22页 |
| 第二章 无重叠视域多摄像机目标关联概述 | 第22-30页 |
| 2.1 引言 | 第22-23页 |
| 2.2 描述性目标关联方法 | 第23-25页 |
| 2.3 距离测度学习目标关联方法 | 第25-27页 |
| 2.4 特征关系建模目标关联方法 | 第27-28页 |
| 2.5 信息融合目标关联方法 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 特征差矢量非线性排序的目标再识别 | 第30-45页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 SVM简介 | 第30-31页 |
| 3.3 基于巴氏系数的AP聚类 | 第31-33页 |
| 3.4 特征差矢量非线性排序的目标再识别系统 | 第33-37页 |
| 3.4.1 特征处理 | 第34-35页 |
| 3.4.2 AP聚类预处理 | 第35页 |
| 3.4.3 二分类模型学习 | 第35-36页 |
| 3.4.4 排序并识别候选目标 | 第36-37页 |
| 3.5 实验结果 | 第37-44页 |
| 3.5.1 VIPeR数据库 | 第37-41页 |
| 3.5.2 i-LIDS数据库 | 第41-42页 |
| 3.5.3 ETHZ数据库 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 JENSEN-SHANNON核判别分析的目标再识别 | 第45-63页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 JENSEN-SHANNON核函数 | 第45-49页 |
| 4.2.1 JENSEN-SHANNON核函数基本原理 | 第45-46页 |
| 4.2.2 验证JENSEN-SHANNON核函数的性能 | 第46-49页 |
| 4.3 修正局部Fisher判别分析 | 第49-54页 |
| 4.3.1 局部Fisher判别分析基本原理 | 第49-52页 |
| 4.3.2 改进的局部Fisher辨别分析 | 第52-54页 |
| 4.4 JENSEN-SHANNON核辨别分析目标再识别系统 | 第54-56页 |
| 4.4.1 JENSEN-SHANNON核辨别分析 | 第54-56页 |
| 4.4.2 JSKDA目标再识别系统 | 第56页 |
| 4.5 实验结果 | 第56-62页 |
| 4.5.1 VIPeR数据库 | 第56-59页 |
| 4.5.2 i_LIDS数据库 | 第59-60页 |
| 4.5.3 ETHZ数据库 | 第60-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 基于D-S证据理论的目标关联 | 第63-70页 |
| 5.1 引言 | 第63页 |
| 5.2 视频集简介 | 第63页 |
| 5.3 时空约束信息 | 第63-65页 |
| 5.4 基于D-S证据理论的目标关联 | 第65-69页 |
| 5.4.1 D-S证据理论基本原理 | 第65-67页 |
| 5.4.2 D-S证据理论的目标关联系统 | 第67-68页 |
| 5.4.3 实验结果 | 第68-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-73页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第70-71页 |
| 6.2 研究展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第78-79页 |
