局部Fisher向量編碼與交叉視角二次判別分析的人頭重識別
作者：何敬霞; 薛彥兵; 李勝利; 張樺; 王志崗; 高贊; 徐光平 天津理工大學計算機科學與工程學院計算機視覺與系統(tǒng)省部共建教育部重點實驗室天津市智能計算及軟件新技術(shù)重點實驗室; 天津300384; 天津通卡智能網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司; 天津300384; 天津中德應(yīng)用科技大學; 天津300350
摘要：目前行人重識別主要是基于完整人體的研究,但是某些特定場景下,完整行人圖片難以獲取,因此本文建立一個基于人頭的重識別數(shù)據(jù)庫,并提出了相關(guān)算法.算法采用局部Fisher向量編碼和交叉視角二次判別分析算法,首先基于HSV顏色信息去描述特征,使用高斯混合模型對特征數(shù)據(jù)建模,然后Fisher向量加權(quán)聚合,最后對樣本的低維特征子空間和度量矩陣同時進行學習.實驗及分析證明了基于人頭的重識別算法的可行性,其中基于Rank1的重識別率達到89.29%.
注：因版權(quán)方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社。
天津理工大學學報雜志
天津理工大學學報雜志， 雙月刊，本刊重視學術(shù)導向，堅持科學性、學術(shù)性、先進性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：科研項目、理論研究、應(yīng)用科技成果、實驗研究等。于1985年經(jīng)新聞總署批準的正規(guī)刊物。
- 省級期刊
- 1個月內(nèi)審核
