声明
摘要
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 行人再识别技术的介绍
1.3 国内外研究现状
1.4 论文研究内容及结构
第2章 行人再识别相关工作
2.1 行人检测
2.2 距离度量
2.3 常用数据集
2.4 评估方案
第3章 基于双向关系相似度函数学习的行人再识别
3.1 引言
3.2 双向关系相似度函数的学习
3.2.1 双向关系相似度函数
3.2.2 相似度度量函数的学习
3.3 特征介绍及行人图像的特征表示
3.3.1 颜色特征
3.3.2 纹理特征
3.3.3 行人图像的特征表示
3.4 实验结果及其分析
3.4.1 基于不同相似度函数的算法性能的比较
3.4.2 不同公共数据集上实验对比
3.5 本章总结
第4章 基于核空间与稠密水平条带特征的行人再识别
4.1 引言
4.2 相似度度量函数的学习
4.2.1 XQDA度量学习算法的介绍
4.2.2 基于核空间的XQDA学习度量算法
4.3 行人图像的稠密水平条带特征提取
4.4 实验结果及其分析
4.4.1 VIPeR数据集的实验结果
4.4.2 QMUL GRID数据集的实验结果
4.4.3 i-LIDS数据集的实验结果
4.5 本章总结
第5章 总结与展望
5.1 本文工作总结
5.2 未来工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间的研究成果
浙江理工大学;