基于身份一致性和不相关约束的行人重识别

颜悦; 谢明鸿; 严双林; 李凡

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基于身份一致性和不相关约束的行人重识别

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为减小不同相机视角之间因背景、光照、遮挡等变化引起的差异,提出一种基于身份一致性和不相关约束的行人重识别算法.该算法首先针对不同视角下的行人图像学习字典,然后对每个视角采用不同的分类器实现行人视觉特征到身份信息空间的转换.分类时引入身份一致性和不相关约束,使不同行人之间的身份信息保持一定距离,相同行人的身份信息则尽可能接近.最后,通过行人身份信息构建相似性度量空间完成行人重识别.该算法在VIPeR,GRID,PRID2011和CUHK014个数据集上做了对比实验,实验结果表明,与单独使用视觉特征进行度量的算法相比,所提出的经过身份信息约束之后的算法能得到更高的识别精度.

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来源
《中北大学学报：自然科学版》 |2020年第4期|337-345|共9页
作者
颜悦; 谢明鸿; 严双林; 李凡;
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作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院;

云南昆明650504;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
行人重识别; 字典学习; 身份一致性约束; 不相关约束;

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