【摘 要】
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早期的行人再识别主要通过全局特征进行图像检索,使用全局特征的方法遇到了瓶颈后,对局部特征的研究渐渐成为一种趋势。广义上来说,局部特征属于多特征。对来自同一张特征图
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671095);信号与信息处理重庆市市级重点实验室建设项目(CSTC2009CA2003)
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早期的行人再识别主要通过全局特征进行图像检索,使用全局特征的方法遇到了瓶颈后,对局部特征的研究渐渐成为一种趋势。广义上来说,局部特征属于多特征。对来自同一张特征图的局部特征和全局特征,局部特征的数量较多,可以包含更多的信息,在一定程度上更容易取得较高的性能。文章使用全局特征训练的模型作为基线,在此基础上通过主成分分析进行多特征提取,从而完成再识别任务。在Market1501、CUHK03和DukeMTMC-reID上的实验表明,基于全局特征的行人检索的rank-1明显高于大多数方法但mAP略低;基于多特征
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