●第1部分緒論
第1章行人重識別概論
1.1課題背景與意義
1.2行人重識別研究現狀與進展
1.2.1基於圖像的行人重識別研究
1.2.2基於視頻的行人重識別研究
1.2.3分類與評價方法
1.3行人重識別研究不足與展望
1.4本書的內容安排
參考文獻
第2章行人重識別研究綜述
2.1傳統的行人重識別方法
2.1.1基於特征表示的方法
2.1.2基於匹配模型的方法
2.1.3基於距離度量學習的方法
2.1.4稀疏表示相關技術
2.2基於深度學習的方法
2.3行人重識別數據庫現狀
2.3.1基於圖像的數據庫
2.3.2基於視頻的數據庫
參考文獻
第2部分度量學習在行人重識別中的應用與研究
第3章基於負樣本區別對待的度量學習行人重識別算法
3.1偽裝者樣本定義及本章研究內容
3.2偽裝者樣本與正確匹配樣本對的對應關繫及偽裝者樣本去除
3.3基於負樣本區別對待的度量學習
3.3.1負樣本劃分
3.3.2問題建模
3.3.3目標函數優化
3.4實驗設置與結果
3.4.1VIPeR數據集上的實驗結果
3.4.2ETHZ數據集上的實驗結果
3.4.3i-LIDS數據集上的實驗結果
3.5LISTEN有效性評估
3.5.1組約束的作用
3.5.2良好可分負樣本的作用
參考文獻
第4章基於集合的度量學習行人重識別算法
4.1基於集合的度量學習與本章的研究內容
4.2與SI2DL相關的工作
4.2.1基於視頻的行人重識別
4.2.2基於集合的度量學習
4.3視頻內和視頻間度量學習方法
4.3.1問題建模
4.3.2目標函數優化
4.3.3計算復雜度和收斂性分析
4.4實驗設置與結果
4.4.1iLIDS-VID數據集上的實驗結果
4.4.2PRID2011數據集上的實驗結果
4.5對SI2DL的討論與分析
4.5.1學習一對距離度量與一個公共度量的比較
4.5.2視頻內和視頻間距離度量的維度的影響
4.5.3和其他基於集合的度量學習方法對比
參考文獻
第5章其他相關的度量學習技術
5.1NK3ML
5.2HAP2S
5.3深度度量嵌入
參考文獻
第3部分字典學習在行人重識別中的應用與研究
第6章基於投影和異質字典對學習的圖像到視頻行人重識別
6.1圖像到視頻行人重識別研究基礎與本章的研究內容
6.2基於投影和異質字典對學習的方法
6.2.1問題建模
6.2.2目標函數優化
6.2.3計算復雜度
6.2.4使用學到的字典對和映射矩陣進行圖像到視頻的行人重識別
6.2.5和已有字典學習方法的比較
6.3實驗設置與結果
6.3.1數據集介紹
6.3.2實驗設置
6.3.3結果和分析
6.4對PHDL的討論和分析
6.4.1特征投影矩陣的作用
6.4.2字典和特征投影矩陣的大小的影響
6.4.3參數分析
6.4.4收斂性分析
參考文獻
第7章基於半耦合低秩鋻別字典的超分辨率行人重識別算法
7.1低分辨率行人重識別分析
7.1.1研究動機
7.1.2主要貢獻
7.2與SLD2L相關的工作
7.2.1基於耦合字典學習的圖像超分辨率方法
7.2.2基於半監督耦合字典學習的行人重識別方法
7.2.3半耦合字典學習方法
7.2.4與相關方法對比
7.3半耦合低秩鋻別字典學習方法
7.3.1問題建模
7.3.2目標函數優化
7.4多視圖半耦合低秩鋻別字典學習方法
7.5利用學到的字典和映射進行超分辨率行人重識別
7.5.1半耦合低秩鋻別字典學習方法用於重識別
7.5.2多視圖半耦合低秩鋻別字典學習方法用於重識別
7.6實驗設置與結果
7.7對SLD2L和MSLD2L的討論和分析
7.7.1目標函數中各功能項的作用
7.7.2圖像塊大小的影響
7.7.3聚類個數的影響
7.7.4字典大小的影響
7.7.5低分辨率測試圖像的分辨率的影響
7.7.6Probe圖像為混合分辨率情況下的對比
7.7.7低分辨率訓練圖像的分辨率的影響
7.7.8特征數量的影響
7.7.9MVSLD2L和SSCDL方法的進一步比較
7.7.10計算代價
參考文獻
第8章基於雙重特征的字典學習
8.1背景與貢獻
8.1.1研究內容
8.1.2相關工作
8.2基於雙重特征的度量學習
8.2.1算法基本思想
8.2.2目標函數介紹
8.2.3目標函數求解
8.3基於稀疏表示的多字典學習
8.3.1問題建模
8.3.2目標函數優化
8.3.3目標函數求解
8.3.4算法總結
8.4實驗設置與結果
8.4.1基於雙重特征的度量學習算法實驗
8.4.2基於稀疏表示的多字典學習算法實驗
參考文獻
第9章其他相關的字典學習技術
9.1CPDL
9.2DSPDL
9.3拉普拉斯正則字典學習
參考文獻
第4部分深度學習在行人重識別中的應用與研究
……

行人重識別是計算機視覺領域的重要分支。本書在內容上涵蓋了部分傳統的以及當前主流的行人重識別算法。全書共13章，分為5個部分：第1部分（第1章和第2章）闡述行人重識別的研究現狀以及一些傳統的方法和數據庫；第2部分（第3～5章）介紹度量學習在行人重識別中的應用與研究；第3部分（第6～9章）討論一些基於字典學習的行人重識別方法；第4部分（第10～12章）對當前流行的深度學習行人重識別算法進行探討和分析；第5部分（第13章）介紹行人重識別數據庫的采集與構建方法。本書可供圖像檢索和行人重識別相關領域研究人員和工程技術人員閱讀參考，也可供對機器學習及行人重識別技術感興趣的人士參考。