基于局部最大概率特征和映射模型学习的行人再识别

• 作者: 任大伟 张敏姣 李淑芳 胡正平
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 行人再识别 映射模型学习 局部最大概率特征
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与通信技术
• 页码范围: 185-193
• 页数: 9页
• 字数: 5440字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2018.03.001

摘要

进行了行人再识别研究.针对行人自身差异和相机视域差异的存在导致再识别率低的问题,提出了一种基于局部最大概率特征和映射模型学习的行人再识别算法.该算法首先对行人图像提取局部最大概率特征,克服光照变化并提取图像的完整信息;然后学习交叉映射模型,利用学习好的模型进行行人特征变换,从而消除不同摄像机拍摄区域的特征差异;最后进行距离度量和排序.实验表明,该算法合理有效,能够获得较为完整的判别性特征表示,成功地提高了行人再识别的匹配精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡正平	燕山大学信息科学与工程学院	160	1215	17.0	28.0
2	任大伟	燕山大学信息科学与工程学院	10	27	3.0	4.0
3	李淑芳	燕山大学信息科学与工程学院	17	12	2.0	3.0
4	张敏姣	燕山大学信息科学与工程学院	4	4	1.0	2.0