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一种应用于行人再识别的多核支持向量机多示例学习算法

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本发明公开了一种应用于行人再识别的多核支持向量机多示例学习算法，包括多特征描述和多核SVM模型多示例学习算法两个主要步骤。本发明通过提取了同一行人在A、B摄像机机下二张图片的HSV颜色特征和SIFT局部特征并构建词袋，用二种特征的差异矢量代表两摄像机下特征的转移关系作为二个示例样本,并封装为一个包；其次对多核支持向量机模型进行了优化，采用高斯核和多项式核线性融合对包进行训练，并用多示例学习获得最优的参数，具有较高的识别率。

著录项

公开/公告号CN103839084B

专利类型发明专利
公开/公告日2017-04-12

原文格式PDF
申请/专利权人湖州师范学院;
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申请/专利号CN201410091319.X
发明设计人蒋云良;刘红海;侯向华;黄旭;
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申请日2014-03-12
分类号G06K9/66(20060101);G06K9/46(20060101);
代理机构11340 北京天奇智新知识产权代理有限公司;
代理人韩洪
地址 313000 浙江省湖州市吴兴区学士路1号
入库时间 2022-08-23 09:54:33

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2017-04-12

授权

授权
2014-07-02

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/66 申请日:20140312

实质审查的生效
2014-06-04

公开

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