跨镜追踪(行人再识别)--聚文网

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内容简介

行人再识别是关于行人的身份再识别问题，是经典人脸识别的延续和扩展，也是人工智能领域下计算机视觉的重要任务之一。本书概述了行人再识别十几年简要发展史，介绍了著者在行人再识别领域的相关研究成果，包括行人再识别整体应用框架(第2章)，提升行人再识别精度的方法(第3章、第 4章、第5章、第7章和第8 章)，加速和精简行人再识别特征提取和表示的方法( 第6章，第9章、第10章和第11章)，探索更具挑战性的跨模态行人再识别方法( 第12章)，以及行人再识别的未来和发展预测(第13章) 。本书可作为人工智能、信息处理等领域人员的参考资料，也可以供从事计算机视觉和行人再识别相关研发的工程技术人员参考。

第1章绪论 1.1 概念 l.2 发展简史 1.3 方法分类 1.3.1 传统方法 1.3.2 深度方法 1.4 评测指标 1.4.1 CMC指标 1.4.2 mAP指标 1.4.3 mINP指标 1.5 公开数据集 1.5.1 数据集简介 1.5.2 数据集性能 1.6 小结参考文献第2章一种高效的行人再识别框架 2.1 相关工作 2.2 行人再识别框架 2.2.1 运动检测 2.2.2 行人检测 2.2.3 行人再识别 2.3 实际测试 2.3.1 环境搭建 2.3.2 测试效果 2.3.3 讨论分析 2.4 小结参考文献第3章多路径多损失ReID方法 3.1 研究动机 3.2 多路径多损失网络(MPMLN) 3.2.1 网络架构 3.2.2 多路径构建 3.2.3 多损失函数 3.3 实验评测 3.3.1 数据集简介 3.3.2 实验设置 3.3.3 实验结果与分析 3.4 扩展分析 3.4.1 消融性分析 3.4.2 网络结构分析 3.5 小结参考文献第4章孪生余弦ReID方法 4.1 研究动机 4.2 相关工作 4.3 孪生余弦网络嵌入(SCNE) 4.3.1 成对余弦损失 4.3.2 联合目标函数 4.3.3 孪生网络架构 4.4 实验评测

跨镜追踪(行人再识别)

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