基于模糊和遮挡处理的深度学习行人重识别

目录

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第一章 绪论

1.1 课题背景与研究意义

1.2 行人再识别技术简介

1.3 国内外研究现状

1.4 本文研究内容和章节安排

第二章 基于模糊图像增强算法LHEMR的研究

2.1 模糊图像增强算法

2.2 改进的模糊图像增强算法

2.3 系统设计

2.4 实验仿真分析

2.5 本章小结

第三章 组合方法的深层神经网络过拟合解决策略

3.1 随机擦除数据增强算法

3.2 迁移学习

3.3 模型参数调整策略

3.4 系统设计

3.5 行人重识别评价标准

3.6 实验与分析

3.7 本章小结

第四章 基于深度学习的行人重识别

4.1 数据集

4.2 行人重识别常用特征

4.3残差网络ResNet-50

4.4 CNN网络提取行人特征

4.5 无监督PCA降维

4.6 相似度度量方法

4.7 系统设计

4.8 Caffe下训练网络模型

4.9 实验对比和分析

4.10 本章小结

总结与展望

参考文献

附录

致谢