本文關(guān)鍵詞：距離度量學(xué)習(xí)的攝像網(wǎng)絡(luò)中行人重識別

  更多相關(guān)文章： 人重識別 距離度量學(xué)習(xí) 攝像網(wǎng)絡(luò) 核函數(shù) 正則項

【摘要】：針對在不同的攝像頭場景下,光線、攝像頭參數(shù)的差異較大使得行人重識別困難的問題,提出一種基于距離度量學(xué)習(xí)的方法進行行人重識別.該方法首先為每一對攝像頭學(xué)習(xí)一個距離度量模型.其次,根據(jù)上述因素的影響強度為這些度量模型賦予相應(yīng)的權(quán)值.最后,對度量模型與其相應(yīng)權(quán)值的乘積進行累加與優(yōu)化,得到最終的距離度量模型.經(jīng)過在兩個公共數(shù)據(jù)集中進行行人重識別實驗,其結(jié)果顯示所提出的方法能夠提高行人重識別的正確率.
【作者單位】： 中國計量大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：浙江省自然科學(xué)基金資助項目(No.LY15F020021) 浙江省科技廳公益性項目(No.2016C31079)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 當(dāng)今社會,在地鐵站、大型商場等[1]公共場合都分布著大量的攝像頭,這些攝像頭組成了一個個的攝像網(wǎng)絡(luò),為尋找犯罪分子的蹤跡提供了便利.然而,在實際情況中,光線、圖像背景、攝像頭參數(shù)差異等問題,使行人重識別成為了一項極具挑戰(zhàn)的任務(wù).在大多數(shù)現(xiàn)有的行人重識別方法研究中,研，

本文編號：1204474