【摘 要】
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在行人再识别过程中,由于行人姿态变化会导致图像之间对应位置存在身体区域不对齐的问题,从而降低识别准确率。为此,设计一种新的行人再识别方法。利用卷积神经结构计算行人
【机 构】
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桂林电子科技大学信息与通信学院,桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
【基金项目】
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“认知无线电与信息处理”省部共建教育部重点实验室基金(CRKL160102);广西重点研发计划(桂科AB16380264)
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在行人再识别过程中,由于行人姿态变化会导致图像之间对应位置存在身体区域不对齐的问题,从而降低识别准确率。为此,设计一种新的行人再识别方法。利用卷积神经结构计算行人图像的响应图,根据响应图中的极值点定位行人身体节点,并以此划分特征区域,将提取的各个区域的特征进行融合得到特征表示。在比对距离度量上通过引入k倒排近邻使更多的正样本包含在近邻中,在杰卡德距离中将k倒排近邻集编码成向量以减少计算量,使得越近的邻域获得越大的权重。实验结果表明,相比于对整幅行人图像提取特征方法与单独使用马氏距离的方法,该方法能有效提高
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