基于特征融合的行人重识别算法

• 作者: 王帅帅 王晨宇 钱华明
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 行人重识别 特征提取 非线性量化 颜色命名空间 直方图 特征融合 度量学习 CMC曲线
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 智能科学与技术
• 页码范围: 29-34,43
• 页数: 7页
• 分类号: TP31
• 字数: 5204字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11991/yykj.201906013

摘要

为解决实际行人重识别系统中识别率低、识别速度慢的问题,从创新和工程应用出发,提出了一种行人重识别算法.对行人图片进行预处理,采用色调、饱和度、亮度(hue,saturation,value,HSV)空间非线性量化的方法构建颜色命名空间,对人体分区域预识别来提高检测效率;对备选目标的整幅图像提取HSV和方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)作为整体特征并在滑动窗口内提取颜色命名(color naming,CN)特征和2个尺度的尺度不变特征(scale invariant local pattern,SILTP),采用本文融合算法得到新的特征;在3个数据集上进行行人重识别,融合的特征在2种度量学习算法的Rank1平均提高了2.4％和3.3％.实验结果表明该算法能够提高重识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱华明	哈尔滨工程大学自动化学院	57	667	13.0	23.0
2	王帅帅	哈尔滨工程大学自动化学院	4	4	2.0	2.0
3	王晨宇	哈尔滨工程大学自动化学院	2	0	0.0	0.0