| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状和存在的问题 | 第11-15页 |
| 1.2.1 基于行人特征表示的行人再识别方法 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于行人距离度量的行人再识别方法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 存在的主要问题 | 第14-15页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 章节组织结构 | 第16-19页 |
| 第2章 光照变化环境下的行人检测技术研究 | 第19-41页 |
| 2.1 图像预处理 | 第19-26页 |
| 2.1.1 图像灰度化处理 | 第19-20页 |
| 2.1.2 基于应用场景对图像增强处理的研究 | 第20-23页 |
| 2.1.3 基于照度信息的噪声抑制方法研究 | 第23-25页 |
| 2.1.4 去噪实验效果分析研究 | 第25-26页 |
| 2.2 适应光照变化的背景模型研究 | 第26-32页 |
| 2.2.1 SILTP特征的原理和对光照的抑制作用研究 | 第27-28页 |
| 2.2.2 基于SILTP特征的背景模型实现 | 第28-31页 |
| 2.2.3 形态学处理 | 第31-32页 |
| 2.3 光照变化环境下的行人检测方法研究 | 第32-37页 |
| 2.3.1 HOG特征的基本原理分析 | 第32-34页 |
| 2.3.2 基于分块降维的HOG特征行人检测研究 | 第34-36页 |
| 2.3.3 适应光照变化的行人检测模型实现 | 第36-37页 |
| 2.4 实验结果分析 | 第37-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第3章 光照变化环境下的行人特征提取研究 | 第41-56页 |
| 3.1 光照变化下的行人特征分析研究 | 第41-48页 |
| 3.1.1 基于光照场景对行人颜色特征的研究 | 第41-44页 |
| 3.1.2 基于SIFT特征的行人轮廓特征的研究 | 第44-47页 |
| 3.1.3 特征维度的归一化处理和组合表示 | 第47-48页 |
| 3.2 基于词袋模型的局部特征提取建模研究 | 第48-52页 |
| 3.2.1 基于词袋模型的特征表示研究 | 第48-49页 |
| 3.2.2 基于词袋模型的局部特征提取实现 | 第49-52页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第52-55页 |
| 3.3.1 分割参数的选择分析 | 第52-53页 |
| 3.3.2 本文特征提取模型的性能分析 | 第53-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 光照变化环境下的行人匹配算法研究 | 第56-70页 |
| 4.1 常用的距离测度方法概述 | 第56-58页 |
| 4.1.1 基于直接方法距离度量准则 | 第56-57页 |
| 4.1.2 基于距离测度学习度量准则 | 第57-58页 |
| 4.2 融合多光照场景的KISSME测度匹配算法 | 第58-62页 |
| 4.2.1 KISSME测度匹配算法的基本原理 | 第58-60页 |
| 4.2.2 融合多光照场景的KISSME测度匹配算法设计 | 第60-61页 |
| 4.2.3 融合多光照场景的测度匹配算法模型实现 | 第61-62页 |
| 4.3 基于多特征识别排序的综合决策方法 | 第62-64页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第64-68页 |
| 4.4.1 样本训练数据集和评价指标 | 第64-65页 |
| 4.4.2 单一特征排序和多特征综合决策排序的对比分析 | 第65-66页 |
| 4.4.3 本文方法和其他方法的对比分析 | 第66-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 第5章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 研究内容总结 | 第70-71页 |
| 5.2 论文展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第77页 |
