改进的LDA行人再识别算法

行人再识别是计算机视觉研究领域的一个研究热点。现有度量模型存在过拟合现象,本文建立了基于正态性重采样的线性判别分析算法,通过局部相似性约束,训练行人再识别的度量模型。该模型通过半监督学习提升算法的泛化能力。最后,通过VIPeR和CUHK01数据集的测试对本文算法的鲁棒性和有效性进行了验证。