【摘 要】
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行人再识别是智能视频监控系统的关键技术,目前该技术的研究大多数是基于二维图像的方法,但在实际应用场景中,输入视频序列更符合监控系统的应用环境。根据光流能量值挑选出
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61461021);上海市科委地方能力建设项目(15590501300)
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行人再识别是智能视频监控系统的关键技术,目前该技术的研究大多数是基于二维图像的方法,但在实际应用场景中,输入视频序列更符合监控系统的应用环境。根据光流能量值挑选出更具判别性的视频序列,结合其时间相关性的特征,用HOG3D提取时序动态特征,并融合颜色、纹理静态特征,结合PFLMNN距离度量学习的方法,在缩小正样本对特征距离的同时,约束最近邻负样本对的特征距离。在公开数据集i LIDS—VID和PRID—2011(multi-shot)上进行实验。实验结果表明:该方法在以上两个公开视频数据集上都达到了较好的匹
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