基于视频的行人再识别

• 作者: 杨赛 杨铖 胡彬 邵叶秦
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 行人再识别 时空特征 迁移学习 度量学习
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 669-674
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5039字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16356/j.1005-2615.2019.05.012

摘要

行人再识别是指在无交叉区域的多摄像机视频监控系统中,匹配不同摄像机中的相同行人目标.本文提出了一种基于视频的行人再识别方法,用HOG3D来描述一组视频的时空特征,在训练集上用预训练的DenseNet来微调模型参数,利用迁移学习得到的模型来提取视频中行人的表观特征,融合两种特征来描述视频序列中的行人.最后将融合的高维特征降维,并用度量学习方法计算行人对之间的距离.本文在PRID 2011和iLIDS-VID这两个视频数据集上进行了使用,实验结果表明本文的方法取得了较高的累积匹配得分.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵叶秦	南通大学交通学院	34	70	5.0	7.0
2	杨赛	南通大学电气工程学院	13	87	4.0	9.0
3	胡彬	南通大学信息科学技术学院	12	33	3.0	4.0
7	杨铖	南通大学信息科学技术学院	2	3	1.0	1.0