【摘 要】
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为解决实际行人重识别系统中识别率低、识别速度慢的问题,从创新和工程应用出发,提出了一种新的行人重识别算法。对行人图片进行预处理,采用色调、饱和度、亮度(Hue,Saturati
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为解决实际行人重识别系统中识别率低、识别速度慢的问题,从创新和工程应用出发,提出了一种新的行人重识别算法。对行人图片进行预处理,采用色调、饱和度、亮度(Hue,Saturation,Value,HSV)空间非线性量化的方法构建颜色命名空间,对人体分区域预识别来提高检测效率;对备选目标的整幅图像提取HSV和方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)作为整体特征并在滑动窗口内提取颜色命名(color naming,CN)特征和2个尺度的尺度不变特征(scale invariant local pattern,SILTP),采用新的融合算法得到新的特征;在3个数据集上进行行人重识别,融合的特征在两种度量学习算法的Rank1平均提高了2.4%和3.3%。实验结果表明了该算法能够提高重识别精度。
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