基于无监督方法的视频中的人物识别

• 作者: 宁波 宋砚
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 无监督学习 人物识别 显著性
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 49-53
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.12.011

摘要

基于无监督的显著性学习方法提出一种新颖的人物识别方法。它在训练程序部分不需要身份标签就能提取出突出的特征。首先利用相邻约束斑块匹配在图片对之间构建稠密对应。该方法在处理由于较大的视觉角度变化和人物姿势变化而引起的图片对之间不对应的情况非常有效。其次，它应用一种无监督的方法来学习人物的显著性。为了提高实验的性能，在斑块匹配过程中融合了这种人物的显著性特征。在VIPeR数据集上进行的实验证实了该方法的正确性，且性能略优于文献中提出的eBiCov方法及eLDFV方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宁波	南京理工大学计算机科学与工程学院	1	1	1.0	1.0
2	宋砚	南京理工大学计算机科学与工程学院	2	2	1.0	1.0