[发明专利]一种基于投影矩阵约束结合判别字典学习的行人再识别方法有效
申请号: | 201810179350.7 | 申请日: | 2018-03-05 |
公开(公告)号: | CN108509854B | 公开(公告)日: | 2020-11-17 |
发明(设计)人: | 李华锋;竹晋廷 | 申请(专利权)人: | 昆明理工大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 650093 云*** | 国省代码: | 云南;53 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于投影矩阵约束结合判别字典学习的行人再识别方法,属于数字图像识别技术领域。首先准备多个视角下的摄像头采集到的图片,进行特征提取,以其作为训练样本。其次构建字典学习算法模型,并以不同视角下的投影矩阵作为模型约束,以提升模型辨别不同行人的性能。通过迭代求解此模型,可以得到行人训练样本中的稀疏编码,最后,以此编码进行相似性匹配,匹配方法我们采用角度相似性和欧氏距离,分别赋予它俩不同的权重。通过以上稀疏编码找到的不同视角下的同一行人图片,其余弦乘积对比其他行人的乘积,其数值最大,即匹配正确,否则匹配错误,本发明方法实现多个数据集在不同背景下的行人再识别的匹配,提升行人辨别性能。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 投影 矩阵 约束 结合 判别 字典 学习 行人 识别 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于投影矩阵约束结合判别字典学习的行人再识别方法,其特征在于:构建一种学习模型,使其可以匹配属于同一行人在多个摄像头下的视角图片,首先准备多个视角下的摄像头采集到的图片,进行特征提取,以其作为训练样本,其次构建字典学习算法模型,并以不同视角下的投影矩阵作为模型约束,以提升模型辨别不同行人的性能,然后凭借训练样本和模型,迭代求解模型参数,可以得到行人训练样本中的稀疏编码,以此编码进行相似性匹配,匹配方法我们采用角度相似性和欧氏距离,分别赋予它俩不同的权重,最后通过每张图片的稀疏编码找到不同视角下的同一行人图片。
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