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摘要:
跨摄像头目标再确认是多摄像头监控领域中一个亟需解决的难点问题,如何获得准确率更高的距离度量算法成为解决该难点的关键.为此本文在提取优秀的多特征基础上,建立了一种无需训练,适应更多场景的度量算法:优化扩散距离相似性度量,用于跨摄像头目标再确认.在高维扩散距离的基础上,加入高斯金字塔图像采样和加权性优化处理,用于提高相似空间向量的辨别力,并提高计算效率.通过对高维扩散距离的二次优化建立起最终的相似性度量函数.最后对VIPeR和ETHZ数据库中的图片进行多次目标再确认实验,排名第一的图片的正确匹配率达到了50.5%.实验结果表明本文算法取得了较好的匹配结果.
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文献信息
篇名 目标再确认中的优化扩散距离相似性度量
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 优化扩散距离 相似性度量 多特征融合 目标再确认
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 269-280
页数 12页 分类号 TP391.9
字数 8554字 语种 中文
DOI 10.11992/tis.201607010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙宪坤 上海工程技术大学电子电气工程学院 26 47 4.0 6.0
2 王裕明 上海工程技术大学电子电气工程学院 64 473 13.0 19.0
3 韩华 上海工程技术大学电子电气工程学院 17 30 3.0 4.0
4 曹伟 上海工程技术大学电子电气工程学院 2 4 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
优化扩散距离
相似性度量
多特征融合
目标再确认
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
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11
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12401
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