【摘 要】
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目前，视频跟踪正向大范围长时间目标跟踪研究方向发展。重现行人识别是对行人目标进行大范围长时间持续跟踪的关键技术，是后续行为分析的基础。本文提出了一种基于非稀疏多核支
【机 构】
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湖州师范学院信息与工程学院,浙江大学信息与电子工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60872057);湖州市自然科学基金项目(2011YZ07);国家级大学生创新创业训练计划项目(201210347010);湖州师范学院校级科研项目成果(KX24061)
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目前，视频跟踪正向大范围长时间目标跟踪研究方向发展。重现行人识别是对行人目标进行大范围长时间持续跟踪的关键技术，是后续行为分析的基础。本文提出了一种基于非稀疏多核支持向量机的重现行人识别算法。首先，该方法提取跟踪行人视频图像序列的多层SIFT视觉单词树特征和多层颜色直方图特征。接着，利用高效的非稀疏多核支持向量机算法在线融合多层SIFT视觉单词树特征和多层颜色直方图特征得到行人外观模型。最后利用存储的行人外观模型库对重现行人进行识别。该方法可应用于多摄像机视频监控中同一行人目标的跨摄像机跟踪以及单摄像机监
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