基于行人服饰角度优化跨场景行人再识别问题研究

目录

声明

摘要

第一章绪论

1．1课题研究背景与意义

1．2行人再识别研究现状

1．2．1研究现状

1．2．2存在问题

1．3本文主要工作及结构安排

1．3．1本文主要工作

1．3．2本文的文章结构

第二章行人再识别的概述及相关知识

2．1行人再识别的基本流程

2．2基于传统手工特征的行人再识别算法

2．3基于度量学习的行人再识别算法

2．4基于深度学习的行人再识别算法

2．4．1卷积神经网络原理

2．4．2基于深度学习的行人再识别方法介绍

2．5本章小节

第三章基于跨场景的行人再识别服装分类模型的算法设计

3．1行人再识别跨场景问题研究

3．1．1基于迁移学习的解决方法

3．1．2基于对抗生成学习的解决方法

3．2服装数据的处理

3．2．1服装数据集的来源

3．2．2服装数据集的预处理

3．3特征提取主干网络的选择

3．4服装检测方法的选择

3．4．1基于候选框方法目标检测算法研究

3．4．2基于回归方法的目标检测算法研究

3．5服装图像层次化标签方法

3．6基于服装信息的分类模型

3．6．1多任务分类网络策略

3．6．2基于服饰信息行人再识别模型的训练

3．7本章小结

第四章跨场景实验设计与分析

4．1数据集及评价标准

4．1．1实验数据集介绍

4．1．2评价标准

4．2算法过程介绍

4．2．1相似度匹配准则

4．2．2特征提取过程

4．3实验结果与分析

4．3．1特征提取过程

4．3．2对比结果与性能分析

4．4本章小节

第五章总结与展望

5．1总结

5．2展望

参考文献

致谢

研究成果及发表的学术论文

作者和导师简介