基于深度学习与属性学习相结合的行人再识别方法研究

声明

第一章 绪论

1 .1 研究背景及意义

1 .2 行人再识别研究现状

1 .3 行人再识别中的难点

1 .4 本文的主要内容

1 .5 论文的组织结构

第二章 行人再识别相关技术

2 .1 行人再识别相关技术研究现状

2 .2 深度学习

2 .3 属性学习

2 .4 本章小结

第三章 基于无监督卷积神经网络与行人属性的行人再识别方法

3 .1 概述

3 .2 无监督特征学习

3 .3 无监督卷积神经网络与属性学习相结合的行人再识别

3 .4 实验设计与分析

3 .5 本章小结

第四章 基于无监督卷积神经网络与层次属性的行人再识别方法

4 .1 概述

4 .2 层次属性

4 .3 属性缺失

4 .4 基于分块图像的无监督卷积神经网络与层次属性相结合的行人再识别

4 .5 实验设计与分析

4 .6 本章小结

第五章 原型系统的设计与实现

5 .1 系统的运行环境

5 .2 原型系统框架结构

5 .3 原型系统主要功能

5 .4 本章小结

第六章 总结与展望

6 .1 总结

6 .2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间获得的学术论文及其他科研成果