【摘 要】
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在非重叠视域的多摄像机监控系统中,人体目标再识别有着重要的应用。针对再识别过程中面临的光照变化、视角变化、姿态变化、遮挡等问题,提出了融合全局颜色特征和超像素特征
【机 构】
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中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助课题(61179045)
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在非重叠视域的多摄像机监控系统中,人体目标再识别有着重要的应用。针对再识别过程中面临的光照变化、视角变化、姿态变化、遮挡等问题,提出了融合全局颜色特征和超像素特征的方法,对颜色特征和超像素特征分配不同的权重,进行人体目标间的相似性度量。超像素特征是将前景图像分割成多个超像素,采用密集采样SIFT特征结合单词包(Bag-of-Words)框架对每个超像素进行描述。将得到的超像素特征和全局颜色特征结合建立人体目标模型,分别使用EMD(Earth Mover’s Distance)距离和巴氏距离度量目标间的相似性。对多个数据库进行实验,结果证明,该算法具有较高的识别率。
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