基于流形学习的行人重识别算法研究

《基于流形学习的行人重识别算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、单位代码10635学号112015321001556硕士学位论文基于流形学习的行人重识别算法研究论文作者：普楠指导教师：肖国强教授学科专业：计算机应用技术研究方向：数字媒体处理提交论文日期：2018年4月8日论文答辩日期：2018年5月26日学位授予单位：西南大学中国重庆2018年5目录摘要....................................................................IAbstract..................................................................II

2、I第1章绪论..............................................................11.1研究背景及意义....................................................11.1.1研究背景.....................................................11.1.2应用前景.....................................................11.1.3研究意义.........................

3、............................21.2国内外研究现状.....................................................51.2.1传统视觉描述子方法...........................................51.2.2深度学习方法.................................................61.2.3度量学习方法.................................................71.2.4特征变换方法........

4、.........................................81.3本文主要的研究内容.................................................81.4论文的组织结构.....................................................9第2章相关理论介绍......................................................112.1行人重识别系统框架介绍............................................1

5、12.2图像底层特征提取方法介绍..........................................112.2.1颜色特征提取................................................122.2.2纹理特征提取................................................132.3特征降维方法介绍..................................................162.4流形学习算法介绍....................................

6、..............172.5流形对齐算法介绍..................................................182.6深度卷积神经网络介绍..............................................192.6.1卷积层......................................................192.6.2池化层......................................................202.6.3ReLU层..............

7、........................................202.7本章小结..........................................................21第3章基于流形对齐的行人重识别算法......................................2313.1稠密特征提取......................................................243.2特征降维.........