[发明专利]一种基于判别字典学习的跨视角行人重识别方法有效
| 申请号： | 201910966029.8 | 申请日： | 2019-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN110826417B | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 谢明鸿;颜悦 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V40/10;G06V20/52;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判别字典学习的跨视角行人重识别方法，属于数字图像处理技术领域。首先基于来自同一相机视角的行人图像共享相同域的事实，将不同视角的行人特征分为特定视角域信息分量和域不变行人外观特征分量，学习一个判别字典算法以创建用于描述域信息分量的域通用字典和描述域不变分量的域不变字典，同时强制同一视角下的行人编码系数具有很强的相似性；然后提出一个扩展正则项强制不同行人的编码系数保持一定距离，而同一行人的编码系数则尽可能接近；最后基于仅有行人特征信息的模型采用欧氏距离设计行人匹配方案。本发明提出的行人重识别方法能分离图像中的域信息来解决不同视角间的域偏移问题，产生好的识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 判别 字典 学习 视角 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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