深度聚类学习在无监督行人再识别中的应用.docx

深度聚类学习在无监督行人再识别中的应用

目录

深度聚类学习在无监督行人再识别中的应用（1）．．．．．．．．．．．．．．．．3

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

相关理论与技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1聚类分析基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2深度学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3行人再识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

深度聚类学习模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2特征提取与表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.3聚类算法选择与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.1数据集准备与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.2实验设置与参数配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.3实验结果可视化与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.4结果讨论与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

案例分析与实际应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.1具体案例介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.2深度聚类学习在实际应用中的表现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.3进一步研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.2存在问题与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.3未来发展方向与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

深度聚类学习在无监督行人再识别中的应用（2）．．．．．．．．．．．．．．．23

一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

二、深度聚类学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

深度聚类的定义及特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

深度聚类的方法和技术进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

三、无监督行人再识别介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

行人再识别的概念及重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

无监督行人再识别的挑战与难点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

四、深度聚类学习在无监督行人再识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．28

数据预处理与表示学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

（1）原始数据的处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

（2）特征提取与表示学习技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

基于深度聚类的行人再识别模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

（1）模型架构与设计．．．．．．．