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局部Fisher向量编码与交叉视角二次判别分析的人头重识别
1
作者
何敬霞
薛彦兵
+4 位作者
李胜利
张桦
王志岗
高赞
徐光平
《天津理工大学学报》
2019年第1期6-12,共7页
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...
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%.
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关键词
人头重识别
高斯混合模型
Fisher向量
度量学习
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职称材料
题名
局部Fisher向量编码与交叉视角二次判别分析的人头重识别
1
作者
何敬霞
薛彦兵
李胜利
张桦
王志岗
高赞
徐光平
机构
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
天津通卡智能网络科技股份有限公司
天津中德应用科技大学
出处
《天津理工大学学报》
2019年第1期6-12,共7页
基金
国家自然科学基金(U1509207
61472278
+2 种基金
61572357)
天津市教委自然科学基金(2017KJ254)
天津市企业科技特派员项目(18JCTPJC48900)
文摘
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%.
关键词
人头重识别
高斯混合模型
Fisher向量
度量学习
Keywords
head re-identification
Gaussian mixture model
Fisher vectors
metric learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
局部Fisher向量编码与交叉视角二次判别分析的人头重识别
何敬霞
薛彦兵
李胜利
张桦
王志岗
高赞
徐光平
《天津理工大学学报》
2019
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