【摘 要】
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行人再识别是一种在监控视频中自动搜索行人的重要技术,该技术包含特征表示和度量学习2部分.有效的特征表示应对光线和视角变化具有鲁棒性,具有判别性的度量学习能够提高行人
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥 230009工业安全与应急技术安徽省重点实验室,安徽合肥 230009;
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行人再识别是一种在监控视频中自动搜索行人的重要技术,该技术包含特征表示和度量学习2部分.有效的特征表示应对光线和视角变化具有鲁棒性,具有判别性的度量学习能够提高行人图像的匹配精度.但是,现有的特征大多都是基于局部特征表示或者全局特征表示,没有很好的集成行人外观的精细细节和整体外观信息且度量学习通常是在线性特征空间进行,不能高效地利用特征空间中的非线性结构.针对该问题,设计了一种增强局部最大发生的有效特征表示(eLOMO)方法,可以实现行人图像精细细节和整体外观信息的融合,满足人类视觉识别机制;并提出一种被核化的KISSME度量学习(k-KISSME)方法,其计算简单、高效,只需要对2个逆协方差矩阵进行估计.此外,为了处理光线和视角变化,应用了Retinex变换和尺度不变纹理描述符.实验表明该方法具有丰富和完整的行人特征表示能力,与现有主流方法相比提高了行人再识别的识别率.
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