【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。文中提出基于深度学习和度量学习的行人再识别方法。首先采用手工特征和深度特
【基金项目】
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安徽省自然科学基金面上项目（1908085MF178）;安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目（gxyqZD2019069）
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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。文中提出基于深度学习和度量学习的行人再识别方法。首先采用手工特征和深度特征融合网络FFN提取行人图像特征,然后将核矩阵应用于KISSME距离度量学习中,获取更优的距离度量模型。在具有挑战的VIPeR和PRID450S两个公开数据集上进行仿真实验,实验结果表明所提出的行人再识别算法的有效性。
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