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基于多特征子空间与核学习的行人再识别
被引量：
27
1
作者
齐美彬
檀胜顺
+2 位作者
王运侠
刘皓
蒋建国
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期299-308,共10页
行人再识别指的是在无重叠视域多摄像机监控系统中,匹配不同摄像机视域中的行人目标.针对当前基于距离测度学习的行人再识别算法中存在着特征提取复杂、训练过程复杂和识别效果差的问题,我们提出一种基于多特征子空间与核学习的行人再...
行人再识别指的是在无重叠视域多摄像机监控系统中,匹配不同摄像机视域中的行人目标.针对当前基于距离测度学习的行人再识别算法中存在着特征提取复杂、训练过程复杂和识别效果差的问题,我们提出一种基于多特征子空间与核学习的行人再识别算法.该算法首先在不同特征子空间中基于核学习的方法得到不同特征子空间中的测度矩阵以及相应的相似度函数,然后通过比较不同特征子空间中的相似度之和来对行人进行识别.实验结果表明,本文提出的算法具有较高的识别率,其中在VIPe R数据集上,RANK1达到了40.7%,且对光照变化、行人姿态变化、视角变化和遮挡都具有很好的鲁棒性.
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关键词
行人再识别
特征空间
测度学习
核学习
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题名
基于多特征子空间与核学习的行人再识别
被引量：
27
1
作者
齐美彬
檀胜顺
王运侠
刘皓
蒋建国
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期299-308,共10页
基金
国家自然科学基金(61371155)
安徽省科技攻关项目(1301b042023)资助~~
文摘
行人再识别指的是在无重叠视域多摄像机监控系统中,匹配不同摄像机视域中的行人目标.针对当前基于距离测度学习的行人再识别算法中存在着特征提取复杂、训练过程复杂和识别效果差的问题,我们提出一种基于多特征子空间与核学习的行人再识别算法.该算法首先在不同特征子空间中基于核学习的方法得到不同特征子空间中的测度矩阵以及相应的相似度函数,然后通过比较不同特征子空间中的相似度之和来对行人进行识别.实验结果表明,本文提出的算法具有较高的识别率,其中在VIPe R数据集上,RANK1达到了40.7%,且对光照变化、行人姿态变化、视角变化和遮挡都具有很好的鲁棒性.
关键词
行人再识别
特征空间
测度学习
核学习
Keywords
Person re-identification
feature space
metric learning
kernel learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多特征子空间与核学习的行人再识别
齐美彬
檀胜顺
王运侠
刘皓
蒋建国
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
27
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