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题名基于距离中心化与投影向量学习的行人重识别
被引量:17
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作者
丁宗元
王洪元
陈付华
倪彤光
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机构
常州大学信息科学与工程学院
西自由大学自然科学与数学系
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2017年第8期1785-1794,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(61572085
61502058)~~
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文摘
现有的基于投影的行人重识别方法具有训练时间长、投影矩阵维数高、识别率低等问题.此外在建立训练集时,还会出现类内样本数目远少于类间样本数目的情况.针对这些问题,提出了基于距离中心化的相似性度量算法.在构建训练集时,将同一组目标群体特征值中心化,利用中心特征值来构建类间距离,而类内距离保持不变.这样使得类内类间样本数目接近,可以很好地缓解类别不平衡所带来的过拟合风险.另外在学习投影矩阵时,利用训练集更新策略,学习若干组投影向量,使得到的投影向量近似正交,这样既可以有效减少运算复杂度和存储复杂度,又可以使得学习到的投影向量能够通过简单的相乘近似得到原来的投影矩阵.最后,在学习投影向量时采用共轭梯度法,该方法具有二次收敛性,能够快速收敛到目标精度.实验结果表明:提出的算法具有较高的效率,在不同数据集上的识别率都有明显的提升,训练时间也比其他常用的行人重识别算法要短.
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关键词
行人重识别
距离中心化
度量学习
投影向量
共轭梯度法
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Keywords
person re-identification
distance centralization
metric learning
projection vectors
conjugate gradient method
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分类号
TP278
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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