基于图像风格转换和相机属性的跨域行人重识别算法研究

目录

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致谢

1 引言

1.1 研究背景

1.2 研究目的与意义

1.3 本文研究内容

1.4 本文组织结构

2 国内外研究现状

2.1 有监督行人重识别

2.1.1 基于表征的行人重识别

2.1.2 基于度量的行人重识别

2.1.3 基于生成对抗网络的行人重识别

2.2 无监督行人重识别

2.3 跨域行人重识别

2.4 生成对抗网络

3 基于图像风格转换的跨单目标域多任务优化模型

3.1 基于生成对抗网络的图像风格转换模型

3.2 基于图像风格转换的跨单目标域多任务优化模型

3.2.1 模型整体设计

3.2.2 基于图像风格转换的数据增强

3.2.3 基于特征空间的分类任务

3.2.4 基于相机不变性的度量任务

3.3 实验结果及分析

3.3.1 行人重识别数据集

3.3.2 实验衡量指标

3.3.3 模型训练与测试

3.3.4 最新方法的对比实验结果与分析

3.3.5 组件对比实验结果与分析

3.4 本章小结

4 基于分布对齐和相机属性的跨多目标域行人重识别模型

4.1 基于图像风格转换的多目标域分布对齐方法

4.2 基于分布对齐和相机属性的跨多目标域模型

4.2.1 模型总体设计

4.2.2 基于相机属性的特征提取方法

4.2.3 基于域间分布对齐的分类任务

4.2.4 基于域内分布对齐的度量任务

4.3 实验结果与分析

4.3.1 数据集与衡量指标

4.3.2 模型训练与测试

4.3.3 跨多目标域的最新方法对比实验结果与分析

4.3.4 跨单目标域的最新方法对比实验结果与分析

4.3.5 组件对比实验结果与分析

4.4 本章小结

5 总结与展望

5.1 工作总结

5.2 工作展望

参考文献

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

独创性声明

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