本文選題：行人重識別　切入點(diǎn)：CN特征　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年12期

【摘要】：針對行人重識別中已有方法難以解決行人圖像光照、視角變化大的問題,提出了一種基于特征融合的行人重識別方法。首先利用Retinex變換對圖像進(jìn)行預(yù)處理;然后將CN特征與原有的顏色和紋理特征融合,并通過區(qū)域和塊劃分的方式提取直方圖獲得圖像特征;最后采用不同的距離學(xué)習(xí)方法在4個數(shù)據(jù)集上進(jìn)行行人重識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,融合后的特征對行人圖像具有更好的表述能力,實(shí)現(xiàn)了重識別精度的較大提升,驗(yàn)證了方法的有效性。
[Abstract]:In order to solve the problem that pedestrian image illumination is difficult to solve and the angle of view changes greatly in pedestrian recognition, a new method based on feature fusion is proposed.Firstly, the image is preprocessed by Retinex transform, then the CN feature is fused with the original color and texture feature, and the histogram is extracted by region and block partition to obtain the image feature.Finally, different distance learning methods are used to recognize pedestrians on four data sets.The experimental results show that the fusion features have better representation ability for pedestrian images, and the accuracy of re-recognition is greatly improved, and the effectiveness of the method is verified.
【作者單位】： 解放軍理工大學(xué)指揮信息系統(tǒng)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61402519) 江蘇省自然科學(xué)基金(No.BK20140071,No.BK2012512)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1711290