基于距离中心化与投影向量学习的行人重识别

发布时间：2021-02-09 20:10

　　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. 

【文章来源】：计算机研究与发展. 2017,54(08)北大核心

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1 目标函数的建立
2 样本距离中心化与迭代策略
    2.1 样本距离中心化
    2.2 投影向量学习算法
    2.3 特征空间的迭代更新策略
    2.4 具体操作步骤
3 实验与分析
    3.1 数据集与评价指标
    3.2 特征表示
    3.3 对比分析
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多特征子空间与核学习的行人再识别[J]. 齐美彬,檀胜顺,王运侠,刘皓,蒋建国.  自动化学报. 2016(02)
[2]基于全局空间约束块匹配的目标人体识别[J]. 陈普强,郭立君,张荣,赵杰煜.  计算机研究与发展. 2015(03)
[3]基于外观统计特征融合的人体目标再识别[J]. 曾明勇,吴泽民,田畅,付毅,揭斐然.  电子与信息学报. 2014(08)
[4]基于统计推断的行人再识别算法[J]. 杜宇宁,艾海舟.  电子与信息学报. 2014(07)
[5]多特征融合的人体目标再识别[J]. 范彩霞,朱虹,蔺广逢,罗磊.  中国图象图形学报. 2013(06)



本文编号：3026167