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基于双向关系相似度函数学习的行人再识别

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 10次 | 上传用户：xdhjyinghua

【摘 要】

：

当前的行人再识别在度量学习上采用马氏距离相似度函数,该相似度函数只与特征差分空间有关,忽略了一对行人图像中每个个体的外观特征,针对上述问题,提出了通过学习一个双向关系相似度函数(Bidirectional Relationship Similarity Function,BRSF),来计算一对行人图像的相似度.BRSF不但描述了一对行人图像的互相关关系,而且关联了一对行人图像的自相关关系.该文利用

【作 者】

：

张娜 张福星 王强 胡玲玲 桂江生 

【机 构】

：

浙江理工大学信息学院

【出 处】

：

计算机系统应用

【发表日期】

：

2018年05期

【关键词】

：

行人再识别 距离度量学习 双向关系相似度函数 滑动分块 person re-identification  metric learning  Bidirecti 

【基金项目】

：

国家自然科学基金（61379036,61502430）, 国家自然科学基金委中丹合作项目（61361136002）, 浙江省重大科技专项重点工业项目（2014C01047）, 浙江理工大学521人才培养计划（20150428）

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当前的行人再识别在度量学习上采用马氏距离相似度函数,该相似度函数只与特征差分空间有关,忽略了一对行人图像中每个个体的外观特征,针对上述问题,提出了通过学习一个双向关系相似度函数(Bidirectional Relationship Similarity Function,BRSF),来计算一对行人图像的相似度.BRSF不但描述了一对行人图像的互相关关系,而且关联了一对行人图像的自相关关系.该文利用KISSME(Keep It Simple and Straightforward Metric)算法的

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