資料介紹
針對非重疊視角下的行人重識別和高維特征提取等問題,提出基于塊稀疏表示的行人重識別方法。采取典型相關(guān)分析( CCA)方法進(jìn)行特征投影變換,通過提高特征匹配能力來避免高維特征運算引起的維數(shù)災(zāi)難問題,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)建行人重識別模型,采用交替方向框架求解優(yōu)化問題;最后對查詢集中要識別的行人采用殘差項處理,并將最小殘差項所對應(yīng)的指標(biāo)作為最終識別的行人記號。在公開數(shù)據(jù)集PRID 2011、iLIDS-VID和VIPeR上進(jìn)行多次實驗,結(jié)果顯示所提方法的Rankl性能在三個數(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。實驗結(jié)果驗證了所提方法在行人重識別上的有效性。
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