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近年来,随着硬件计算能力的提高,深度学习在计算机视觉的浪潮中得到了快速的发展。当人们看到一张图片的时候,可以快速的依据自己......
行人再辨识是计算机视觉领域的重要研究方向,属于图像检索的一个分支。主要任务是利用视觉算法(深度学习的方法)对几个不重叠无交......
监控系统在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。然而,海量冗长的监控视频使得人工辨识成为一件费时费力的工作。如今,人们对......
近年来,行人再辨识因为其在公共安全领域的重要性而受到了越来越多的关注,它的目的是判断视野不重叠的不同摄像头采集到的行人图像......
行人再辨识可应用于刑探侦查、社会安保等领域。已有许多行人再辨识方法被提出,主要分为两大类:基于人工设计特征的行人再辨识方法......
随着人们安防意识的提高以及数字视频技术的提升,视频监控网络已成为维护社会治安的一个重要组成部分。视频浓缩系统能对长时间、......
通过改进距离度量函数,在开集测试协议的基础上,对行人再辨识相关问题进行研究,使测量的行人特征满足以下两点:类间最小距离较大和......
基于三元卷积神经网络的行人再辨识算法多数采用欧式距离度量行人之间的相似度,并配合铰链(hinge)损失函数进行卷积神经网络的训练......
多摄像机协同行人监控是现代视频监控系统的重要发展方向,但摄像机之间的“空间盲区域”破坏了来自不同摄像机的多段行人运动轨迹......
