【摘 要】
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跨摄像机行人因光照、视角、姿态的差异,会使其外观变化显著,给行人再识别的研究带来严峻挑战。基于多特征融合和距离度量学习技术,提出辨识特征后融合的算法,并将其应用于行人再识别中。对跨摄像机行人样本图像分别提取局部最大出现频次(LOMO)特征和基于显著颜色名称的颜色描述子(SCNCD)特征,表示跨摄像机行人的外观。基于所提取的LOMO和SCNCD特征,分别去训练跨视图二次判别分析(XQDA)距离度量学
【机 构】
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上海大学通信与信息工程学院,黄山学院信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61704161),安徽省教育厅自然科学研究项目(KJHS2016B03),黄山学院横向科研项目(hxkt20170059),黄山学院校地合作项目(2017XDHZ021).
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跨摄像机行人因光照、视角、姿态的差异,会使其外观变化显著,给行人再识别的研究带来严峻挑战。基于多特征融合和距离度量学习技术,提出辨识特征后融合的算法,并将其应用于行人再识别中。对跨摄像机行人样本图像分别提取局部最大出现频次(LOMO)特征和基于显著颜色名称的颜色描述子(SCNCD)特征,表示跨摄像机行人的外观。基于所提取的LOMO和SCNCD特征,分别去训练跨视图二次判别分析(XQDA)距离度量学习模型,分别获取跨摄像机每对行人每个特征优化的距离;应用最小最大标准化距离融合的算法,获取跨摄像机行人最
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