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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>傳感與控制>基于塊稀疏表示的行人重識(shí)別方法

      基于塊稀疏表示的行人重識(shí)別方法

      2018-03-29 | rar | 0.98 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　針對(duì)非重疊視角下的行人重識(shí)別和高維特征提取等問(wèn)題，提出基于塊稀疏表示的行人重識(shí)別方法。采取典型相關(guān)分析（ CCA）方法進(jìn)行特征投影變換，通過(guò)提高特征匹配能力來(lái)避免高維特征運(yùn)算引起的維數(shù)災(zāi)難問(wèn)題，并在CCA轉(zhuǎn)換后的投影空間使投影后查詢集行人特征向量與相應(yīng)的數(shù)據(jù)集特征向量近似成線性關(guān)系；利用行人數(shù)據(jù)集的塊結(jié)構(gòu)特征構(gòu)建行人重識(shí)別模型，采用交替方向框架求解優(yōu)化問(wèn)題；最后對(duì)查詢集中要識(shí)別的行人采用殘差項(xiàng)處理，并將最小殘差項(xiàng)所對(duì)應(yīng)的指標(biāo)作為最終識(shí)別的行人記號(hào)。在公開(kāi)數(shù)據(jù)集PRID 2011、iLIDS-VID和VIPeR上進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)，結(jié)果顯示所提方法的Rankl性能在三個(gè)數(shù)據(jù)集上分別達(dá)到40. 4qo、38.11010和23. 680/0，明顯高于大間隔最近鄰分類（ LMNN）等算法，其在Rank-l上的匹配率也遠(yuǎn)大于LMNN算法；其總體性能也優(yōu)于經(jīng)典的基于特征表示與度量學(xué)習(xí)的算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提方法在行人重識(shí)別上的有效性。

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