資料介紹
行人重識別精度主要取決于特征描述和度量學習兩個方面。在特征描述方面,現有特征難以解決行人圖像視角變化的問題,因此考慮將顏色標簽特征與顏色和紋理特征融合,并通過區域和塊劃分的方式提取直方圖獲得圖像特征;在度量學習方面,傳統的核局部Fisher判別分析度量學習方法對所有查詢圖像統一映射到相同的特征空間中,忽略了查詢圖像不同區域的重要性,為此在核局部Fisher判別分析的基礎上對特征進行區域分組,采用查詢自適應得分融合方法來描述圖像不同區域的重要性,由此實現度量學習。在VIPeR和iLIDS數據集上,實驗結果表明融合后的特征描述能力明顯優于原始特征,同時改進的度量學習方法有效提高了行人重識別精度。
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