【摘 要】
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随着深度学习的提出,人工智能在传统机器学习技术的基础上又向前迈进了一大步。然而大多数实际应用场景都无法满足深度学习所依赖大数据和有监督条件。深度学习场景中普遍面临的小样本难题有待通过小样本学习的研究来解决。行人重识别作为典型的小样本学习研究场景,存在缺乏样本标注和新增类别多的小样本问题。对小样本条件下的行人重识别进行研究在智能视频监控、智能安保等领域有着重要的研究意义和应用价值。本文面向行人重识别
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随着深度学习的提出,人工智能在传统机器学习技术的基础上又向前迈进了一大步。然而大多数实际应用场景都无法满足深度学习所依赖大数据和有监督条件。深度学习场景中普遍面临的小样本难题有待通过小样本学习的研究来解决。行人重识别作为典型的小样本学习研究场景,存在缺乏样本标注和新增类别多的小样本问题。对小样本条件下的行人重识别进行研究在智能视频监控、智能安保等领域有着重要的研究意义和应用价值。本文面向行人重识别进行小样本学习算法的研究,针对小样本学习框架中存在的学习效率低、伪标签错误率高等问题,对小样本学习框架以及学习过程中的相似性度量、采样准则以及采样策略等进行研究和设计,在学习效率和模型性能两个方面都取得了一定的进步。文本主要内容及创新点包括:·对面向行人重识别的小样本学习框架进行研究和设计。本文系统地阐述了小样本学习相关知识,对行人重识别场景中的小样本问题进行分析,设计了包含四大模块、两大流程的渐进式小样本学习框架。（第二章）·研究了小样本学习框架的学习效率问题,提出并实现了基于渐进式小样本学习的效率增强算法。实验结果表明,提出的方法可以在模型性能损失可忽略的情况下,加快采样速度,使模型的学习效率提高30%。（第三章）·研究了标签估计过程中样本间的相似性度量方法以及伪标签的置信度评估策略,提出并实现了基于方差二次采样的小样本学习算法。实验结果表明,该方法有效地减少了错误标记的情况,提高了模型的性能。（第四章）·研究了面向行人重识别的小样本学习框架算法,提出了基于LPS策略和辅助标签器的小样本学习算法,解耦了标签估计能力和模型参数之间的关系。实验结果表明,该方法提高了采样出的伪标签样本的标签正确率,进而提高了模型的性能。（第五章）
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