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基于广义相似性度量学习的行人再识别方法

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本发明提供了一种基于广义相似性度量学习的行人再识别方法，首先将训练样本的特征表达向量使用主成份分析降维，再进一步将降维后的特征表达向量投影到类内子空间，进而在类内子空间中学习由内积相似性度量矩阵与马氏距离度量矩阵所共同定义的广义相似度函数，最后在测试样本上进行行人再识别。本发明充分利用了训练样本间的距离信息与角度信息，获得的两种度量矩阵具有互补性。经过在VIPeR数据集上的验证可知，联合学习内积相似性度量与马氏距离度量能够有效地提升行人再识别的性能。

著录项

公开/公告号CN107506700B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-03-16

原文格式PDF
申请/专利权人苏州经贸职业技术学院;
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申请/专利号CN201710666711.6
发明设计人董虎胜;陆萍;
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申请日2017-08-07
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构31236 上海汉声知识产权代理有限公司;
代理人胡晶
地址 215009 江苏省苏州市学府路287号
入库时间 2022-08-23 11:35:41

相似文献

专利
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外文文献

1. 基于广义相似性度量学习的行人再识别方法 [P] . 中国专利： CN107506700B . 2021.03.16
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