【摘 要】
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针对行人再识别中目标的类间显著性外观特征不稳定的问题,在多显著性融合基础上提出一种新的行人再识别算法。采用两级流形排序算法学习图像的内在显著性特征,并与已有的类间
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61104213);江苏省自然科学基金资助项目(BK2011146)
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针对行人再识别中目标的类间显著性外观特征不稳定的问题,在多显著性融合基础上提出一种新的行人再识别算法。采用两级流形排序算法学习图像的内在显著性特征,并与已有的类间显著性特征进行融合,提出了一种更为准确的多显著性融合特征描述方法。方法不仅考虑了特征块与其它行人图像特征块间的类间显著性,而且考虑了特征块在所在图像中的内在显著性,从而加强对特征块的显著性描述。实验结果表明,与同类方法相比,本文算法能获取更为准确的目标显著性描述,具有较高的行人再识别率。
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