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针对行人姿势、外部遮挡、光照强度和摄像设备等内外部条件变化导致的行人再识别率较低的问题,提出时空特征结合相机关联自适应特征增强-MFA的视频行人再识别算法。本文首先基于视频提取时空梯度方向直方图(HOG3D)特征,基于图像提取表观特征,然后将两者结合作为视频行人目标的特征描述子,从而提高特征描述有效性;距离度量时将特征进行自适应特征增强后再作边际费希尔分析(Marginal Fisher Analysis, MFA),增强共性特征之间的联系,进一步提高距离度量阶段对特征的判别性。基于iLIDS-VID 和PRID 2011两大视频行人数据集讨论加入时空梯度方向直方图特征和相机关联自适应特征增强的算法性能提升,多组实验结果表明,该算法能够充分利用视频中包含的运动信息,得到鲁棒的视频行人再识别匹配模型,提高行人再识别的匹配精度。 相似文献
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