基于显著度融合的自适应分块行人再识别

发布时间：2018-04-20 03:32

  本文选题：行人再识别 + 分块匹配　； 参考：《电子与信息学报》2017年11期

【摘要】：针对基于分块匹配的行人再识别中对分块的规则和大小缺乏指导,以及不同分块间的区分度差异问题,该文提出基于显著度融合的自适应分块行人再识别方法。首先,利用启发式思想确定初始聚类中心,并根据图像内容自动确定分块的大小和数目。然后,利用归一化部分曲线下面积计算各块的图像间显著度,利用结构化支持向量机学习各块的图像内显著度,并融合两类显著度得到各块的权重作为匹配得分融合的依据。实验证明,在常用的行人再识别数据集上,该方法能取得较好的识别结果。
[Abstract]:In view of the lack of guidance on the rule and size of block in pedestrian rerecognition based on block matching, and the difference of segmentation between different blocks, an adaptive segmented pedestrian rerecognition method based on salience fusion is proposed in this paper. Firstly, the initial clustering center is determined by heuristic method, and the size and number of blocks are automatically determined according to the image content. Then, the area under the normalized partial curve is used to calculate the saliency of each block, and the intra-image saliency of each block is studied by using structured support vector machine, and the weight of each block is obtained by merging the two kinds of saliency as the basis of matching score fusion. Experimental results show that this method can obtain better recognition results on common pedestrian recognition data sets.
【作者单位】： 国家数字交换系统工程技术研究中心;
【基金】：国家自然科学基金(61379151,61521003) 河南省杰出青年基金(144100510001)~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1776071