面向行人重识别的典型相关性分析方法研究

目录

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究现状

1.2.1 行人重识别研究现状

1.2.2 典型相关性分析研究现状

1.3 论文工作

1.4 论文组织结构

第二章 典型相关性分析及其优化算法

2.1 典型相关性分析方法

2.2 增强判别能力的优化方法

2.2.1 LDCCA

2.2.2 DLPCCA

2.2.3 OR-DisCCA

2.3 增强处理非线性能力的优化方法

2.3.1 KCCA

2.3.2 LPCCA

2.3.3 DCCA

2.4 面向行人重识别的优化方法

2.4.1 MCKCCA

2.4.2 RCCA

2.4.3 xCCA

2.5 本章小结

第三章 排序嵌入迁移典型相关性分析

3.1 引言

3.2 由三元组损失引入的排序信息嵌入

3.3 由最大均值差引入的域不变嵌入

3.4 RTCCA模型

3.5 实验结果

3.5.1 实验设置

3.5.2 数据集及评价方法

3.5.3 结果评估

3.6 本章小结

第四章 特征选择边缘嵌入典型相关性分析

4.1 引言

4.2 由边缘对比损失引入的判别信息嵌入

4.3 l2,1-范数的正则化特征选择

4.4 l2,1-MCCA模型

4.5 实验结果

4.5.1 实验设置

4.5.2 数据集及评价方法

4.5.3 结果评估

4.6 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 本文工作总结

5.2 不足与展望

结 束 语

致谢

参考文献

作者在学期间取得的学术成果