基于分块特征组合的视域盲区行人匹配

摘要：

各相机间通常存在监控视域以外的非重叠区域，即相机视域盲区，它的存在对多相机多行人匹配带来了挑战性工作。提出了一种基于分块特征组合的多摄像机视域盲区行人匹配的方法。在单摄像机视域中首先通过 HOG特征训练而成的判别训练部件模型对行人进行检测，在其Hue分量上分别提取COLOR、SIFT 和 LBP 分块特征，从而通过实验找出最佳组合特征实现行人的匹配。提出的最佳组合特征和已有文献中的匹配方法进行比较，结果表明匹配速率有很大的提高。

关键词：视域盲区、分块特征、最佳组合特征、行人匹配

分类号：TN919.8

资助基金：宁波市自然科学基金项目2014A610065；宁波大学学科项目XKXL1308

在线出版日期：2015-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：46-49,89