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各相机间通常存在监控视域以外的非重叠区域,即相机视域盲区,它的存在对多相机多行人匹配带来了挑战性工作。提出了一种基于分块特征组合的多摄像机视域盲区行人匹配的方法。在单摄像机视域中首先通过HOG特征训练而成的判别训练部件模型对行人进行检测,在其Hue分量上分别提取COLOR、SIFT和LBP分块特征,从而通过实验找出最佳组合特征实现行人的匹配。提出的最佳组合特征和已有文献中的匹配方法进行比较,结果表明匹配速率有很大的提高。