人体再识别算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 运动目标检测技术研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 人体检测技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 人体再识别技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第13-14页 |
| 1.3.2 行人检测 | 第14页 |
| 1.3.3 人体底层特征提取 | 第14页 |
| 1.3.4 基于人体属性的再识别 | 第14页 |
| 1.3.5 技术难点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文工作及章节结构 | 第15-18页 |
| 第二章 行人检测算法 | 第18-34页 |
| 2.1 运动目标检测算法 | 第18-24页 |
| 2.1.1 运动目标检测算法概述 | 第18-19页 |
| 2.1.2 图像预处理 | 第19-20页 |
| 2.1.3 背景建模 | 第20-23页 |
| 2.1.4 后期处理 | 第23-24页 |
| 2.2 人体检测算法 | 第24-30页 |
| 2.2.1 人体检测算法概述 | 第24-26页 |
| 2.2.2 人体检测特征提取 | 第26-27页 |
| 2.2.3 分类器的选择与训练 | 第27-29页 |
| 2.2.4 多尺度空间检测 | 第29-30页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第30-32页 |
| 2.3.1 实验测试环境 | 第30-31页 |
| 2.3.2 运动目标检测实验 | 第31-32页 |
| 2.3.3 人体检测实验 | 第32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 人体底层特征提取 | 第34-52页 |
| 3.1 人体底层特征提取概述 | 第34-36页 |
| 3.1.1 底层特征概述 | 第34-35页 |
| 3.1.2 视觉特征的局限性 | 第35-36页 |
| 3.1.3 底层特征提取算法设计 | 第36页 |
| 3.2 颜色校正 | 第36-40页 |
| 3.2.1 数字成像原理 | 第36-37页 |
| 3.2.2 颜色校正综述 | 第37-38页 |
| 3.2.3 动态阈值法 | 第38-39页 |
| 3.2.4 实验结果与分析 | 第39-40页 |
| 3.3 人体区域划分 | 第40-42页 |
| 3.3.1 人体区域划分概述 | 第40页 |
| 3.3.2 区域划分算法 | 第40-42页 |
| 3.3.3 实验与结果分析 | 第42页 |
| 3.4 颜色特征提取 | 第42-47页 |
| 3.4.1 颜色空间 | 第42-43页 |
| 3.4.2 加权颜色直方图 | 第43-44页 |
| 3.4.3 颜色编码 | 第44-47页 |
| 3.5 纹理特征提取 | 第47-50页 |
| 3.5.1 纹理特征提取综述 | 第47页 |
| 3.5.2 滤波器简介 | 第47-49页 |
| 3.5.3 特征提取 | 第49-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 基于属性的人体再识别 | 第52-68页 |
| 4.1 基于属性的再识别概述 | 第52-53页 |
| 4.1.1 基于底层特征的解决方案 | 第52页 |
| 4.1.2 基于属性的解决方案 | 第52-53页 |
| 4.1.3 基于属性的方案的优越性 | 第53页 |
| 4.2 属性的选择 | 第53-56页 |
| 4.2.1 人体特征的层级 | 第53页 |
| 4.2.2 属性选择策略 | 第53-55页 |
| 4.2.3 样本属性标记 | 第55-56页 |
| 4.3 属性的提取 | 第56-60页 |
| 4.3.1 分类器概述 | 第56-57页 |
| 4.3.2 SVM分类器 | 第57-58页 |
| 4.3.3 分类器训练 | 第58-60页 |
| 4.4 特征匹配策略 | 第60-62页 |
| 4.4.1 与底层特征的融合 | 第60页 |
| 4.4.2 属性加权 | 第60-61页 |
| 4.4.3 搜索策略 | 第61-62页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第62-66页 |
| 4.5.1 分类器训练和测试 | 第62-63页 |
| 4.5.2 基于纯属性特征再识别 | 第63页 |
| 4.5.3 底层特征融合与加权 | 第63-65页 |
| 4.5.4 属性条件搜索 | 第65-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 总结 | 第68-69页 |
| 5.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文和成果 | 第76页 |
