局部Fisher向量编码与交叉视角二次判别分析的人头重识别
作者： 天津理工大学计算机科学与工程学院计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津市智能计算及软件新技术重点实验室; 天津300384; 天津通卡智能网络科技股份有限公司; 天津300384; 天津中德应用科技大学; 天津300350
摘要：目前行人重识别主要是基于完整人体的研究,但是某些特定场景下,完整行人图片难以获取,因此本文建立一个基于人头的重识别数据库,并提出了相关算法.算法采用局部Fisher向量编码和交叉视角二次判别分析算法,首先基于HSV颜色信息去描述特征,使用高斯混合模型对特征数据建模,然后Fisher向量加权聚合,最后对样本的低维特征子空间和度量矩阵同时进行学习.实验及分析证明了基于人头的重识别算法的可行性,其中基于Rank1的重识别率达到89.29%.
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社。
天津理工大学学报杂志
天津理工大学学报杂志， 双月刊，本刊重视学术导向，坚持科学性、学术性、先进性、创新性，刊载内容涉及的栏目：科研项目、理论研究、应用科技成果、实验研究等。于1985年经新闻总署批准的正规刊物。
- 省级期刊
- 1个月内审核
