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面向跨视图行人重识别的多级判别性字典学习算法
被引量:
3
1
作者
汤红忠
陈天宇
+1 位作者
邓仕俊
张小刚
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期1430-1441,共12页
现有的行人重识别算法主要聚焦于如何提取更有效的分类特征和如何学习更鲁棒的距离度量函数.在现实场景中,不同视图下的同一行人图像的分辨率往往不一致,且同一视图下受视角和光照变化等因素的影响存在提取的分类特征判别性弱且鲁棒性...
现有的行人重识别算法主要聚焦于如何提取更有效的分类特征和如何学习更鲁棒的距离度量函数.在现实场景中,不同视图下的同一行人图像的分辨率往往不一致,且同一视图下受视角和光照变化等因素的影响存在提取的分类特征判别性弱且鲁棒性不强的问题.针对这一问题,利用不同视图的特征表示中编码系数的潜在关联,提出了一种多级判别性字典学习算法,并将其应用于跨视图行人重识别.首先,在图像水平区域和图像级别的字典学习算法中分别引入了一个特征映射矩阵,该矩阵可以描述不同视图下同一行人图像编码系数之间的内在关系,可以极大地提高编码系数的灵活性.其次,在图像块级别,结合图像的局部流形结构,在字典学习目标函数中增加了字典原子的局部几何结构约束,通过自适应学习图拉普拉斯矩阵,确保编码系数保持了与样本相似的几何结构,可以获得更具判别性的字典对.最后,文中算法在2个被广泛使用的行人重识别数据集VIPeR和CHUK01 Campus上进行验证,2个数据集在rank-1上的识别率分别为68.40%和80.14%,实验结果表明,文中算法不仅可以降低不同视图下分辨率差异明显的影响,而且大大提高了学习字典对的表示能力和鉴别能力,与其他算法相比获得了更好的行人重识别精度.
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关键词
行人重识别
多级判别性字典学习
局部几何结构
映射矩阵
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职称材料
题名
面向跨视图行人重识别的多级判别性字典学习算法
被引量:
3
1
作者
汤红忠
陈天宇
邓仕俊
张小刚
机构
湘潭大学信息工程学院
湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室
智能信息处理与应用湖南省重点实验室
湖南大学电气与信息工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期1430-1441,共12页
基金
国家自然科学基金(61573299)
湖南省自然科学基金(2020JJ4588)
+1 种基金
湖南省科技计划(2016TP1020)
衡阳师范学院智能信息处理与应用湖南省重点实验室开放基金资助(IIPA19K01).
文摘
现有的行人重识别算法主要聚焦于如何提取更有效的分类特征和如何学习更鲁棒的距离度量函数.在现实场景中,不同视图下的同一行人图像的分辨率往往不一致,且同一视图下受视角和光照变化等因素的影响存在提取的分类特征判别性弱且鲁棒性不强的问题.针对这一问题,利用不同视图的特征表示中编码系数的潜在关联,提出了一种多级判别性字典学习算法,并将其应用于跨视图行人重识别.首先,在图像水平区域和图像级别的字典学习算法中分别引入了一个特征映射矩阵,该矩阵可以描述不同视图下同一行人图像编码系数之间的内在关系,可以极大地提高编码系数的灵活性.其次,在图像块级别,结合图像的局部流形结构,在字典学习目标函数中增加了字典原子的局部几何结构约束,通过自适应学习图拉普拉斯矩阵,确保编码系数保持了与样本相似的几何结构,可以获得更具判别性的字典对.最后,文中算法在2个被广泛使用的行人重识别数据集VIPeR和CHUK01 Campus上进行验证,2个数据集在rank-1上的识别率分别为68.40%和80.14%,实验结果表明,文中算法不仅可以降低不同视图下分辨率差异明显的影响,而且大大提高了学习字典对的表示能力和鉴别能力,与其他算法相比获得了更好的行人重识别精度.
关键词
行人重识别
多级判别性字典学习
局部几何结构
映射矩阵
Keywords
person re-identification
multi-level discriminative dictionary learning
local geometry structure
mapping matrix
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
面向跨视图行人重识别的多级判别性字典学习算法
汤红忠
陈天宇
邓仕俊
张小刚
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
3
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