无重叠视域行人再识别
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 行人再识别面临的挑战 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 论文研究的内容及结构 | 第12-14页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4.2 结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 相关工作 | 第14-33页 |
| 2.1 人体提取 | 第14-20页 |
| 2.1.1 运动目标检测 | 第14-18页 |
| 2.1.2 行人检测 | 第18-20页 |
| 2.2 特征描述 | 第20-28页 |
| 2.2.1 加权颜色直方图 | 第20-22页 |
| 2.2.2 方向梯度直方图 | 第22-24页 |
| 2.2.3 尺度不变特征转换 | 第24-27页 |
| 2.2.4 Bag-of-features 模型 | 第27-28页 |
| 2.3 相似性度量 | 第28-30页 |
| 2.4 评估准则 | 第30-31页 |
| 2.5 小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于主动学习行人再识别以及重采样 | 第33-46页 |
| 3.1 基于主动学习的行人再识别 | 第33-42页 |
| 3.1.1 输入数据 | 第33-34页 |
| 3.1.2 主动学习 | 第34-36页 |
| 3.1.3 支持向量机 | 第36-40页 |
| 3.1.4 基于 SVM 的主动学习 | 第40-42页 |
| 3.2 主动学习中的重采样 | 第42-44页 |
| 3.2.1 过采样方法 | 第43页 |
| 3.2.2 欠采样方法 | 第43-44页 |
| 3.3 结果排序 | 第44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 行人再识别实验设计及结果分析 | 第46-55页 |
| 4.1 数据集 | 第46-48页 |
| 4.1.1 VIPeR 数据集 | 第46页 |
| 4.1.2 iLIDS 数据集 | 第46-47页 |
| 4.1.3 ETZH 数据集 | 第47-48页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第48-54页 |
| 4.2.1 SVM 主动学习实验 | 第48-50页 |
| 4.2.2 重采样实验 | 第50-52页 |
| 4.2.3 行人再识别对比实验 | 第52-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附件 | 第64页 |
