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基于迭代投影向量学习的行人重识别
被引量：
1
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作者
丁宗元
王洪元
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第4期1120-1124,共5页
为降低行人重识别问题中投影矩阵学习的时间复杂度和过拟合风险,提出一种带有正则化因子的迭代投影向量学习的算法。利用行人图像特征空间分布的迭代更新策略,结合随机梯度下降方法,对更新后的特征进行学习,得到若干列满足目标精度的相...
为降低行人重识别问题中投影矩阵学习的时间复杂度和过拟合风险,提出一种带有正则化因子的迭代投影向量学习的算法。利用行人图像特征空间分布的迭代更新策略,结合随机梯度下降方法,对更新后的特征进行学习,得到若干列满足目标精度的相互正交的投影向量;将这些投影向量相乘得到最终的投影矩阵,有效降低运算复杂度。将该算法与其它常用的方法在现有公共数据集上进行比较,比较结果表明,该算法的识别效率明显高于其它方法,训练时间少于其它常用方法。
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关键词
行人重识别
投影向量
相似性度量学习
迭代更新
随机梯度下降
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题名
基于迭代投影向量学习的行人重识别
被引量：
1
1
作者
丁宗元
王洪元
机构
常州大学信息数理学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第4期1120-1124,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61572085)
文摘
为降低行人重识别问题中投影矩阵学习的时间复杂度和过拟合风险,提出一种带有正则化因子的迭代投影向量学习的算法。利用行人图像特征空间分布的迭代更新策略,结合随机梯度下降方法,对更新后的特征进行学习,得到若干列满足目标精度的相互正交的投影向量;将这些投影向量相乘得到最终的投影矩阵,有效降低运算复杂度。将该算法与其它常用的方法在现有公共数据集上进行比较,比较结果表明,该算法的识别效率明显高于其它方法,训练时间少于其它常用方法。
关键词
行人重识别
投影向量
相似性度量学习
迭代更新
随机梯度下降
Keywords
person re-identification
projection vectors
similarity metric learning
iterative update
stochastic gradient descent
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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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于迭代投影向量学习的行人重识别
丁宗元
王洪元
《计算机工程与设计》
北大核心
2018
1
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