局部Fisher向量編碼與交叉視角二次判別分析的人頭重識別
作者：何敬霞; 薛彥兵; 李勝利; 張樺; 王志崗; 高贊; 徐光平 天津理工大學計算機科學與工程學院計算機視覺與系統(tǒng)省部共建教育部重點實驗室天津市智能計算及軟件新技術重點實驗室; 天津300384; 天津通卡智能網(wǎng)絡科技股份有限公司; 天津300384; 天津中德應用科技大學; 天津300350
摘要：目前行人重識別主要是基于完整人體的研究,但是某些特定場景下,完整行人圖片難以獲取,因此本文建立一個基于人頭的重識別數(shù)據(jù)庫,并提出了相關算法.算法采用局部Fisher向量編碼和交叉視角二次判別分析算法,首先基于HSV顏色信息去描述特征,使用高斯混合模型對特征數(shù)據(jù)建模,然后Fisher向量加權聚合,最后對樣本的低維特征子空間和度量矩陣同時進行學習.實驗及分析證明了基于人頭的重識別算法的可行性,其中基于Rank1的重識別率達到89.29%.
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天津理工大學學報雜志
天津理工大學學報雜志， 雙月刊，本刊重視學術導向，堅持科學性、學術性、先進性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：科研項目、理論研究、應用科技成果、實驗研究等。于1985年經(jīng)新聞總署批準的正規(guī)刊物。
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