基于重叠条纹特征融合的行人再识别

摘要：

针对行人再识别过程中,光照、摄像机设置等因素影响行人图像颜色以及在提取图像特征时丢失部分图像细节的问题,提出一种基于重叠条纹特征融合的行人再识别方法.在提取特征前,对图像进行重叠条纹分割,对所分割的条纹提取HSV颜色直方图和Gabor纹理特征直方图,HSV颜色直方图可以增强图像颜色信息的鉴别性,而重叠条纹分割方法解决丢失图像细节问题,Gabor纹理特征对图像的边缘敏感,增加图像的细节信息,融合所提取的图像特征,形成特征描述子;然后用交叉视角逻辑度量学习算法进行识别;最后在VIPER和GRID图像库上进行实验,rank1分别达到了31.68％和16.32％,rank 10和rank20也有明显提高.结果 表明所提方法能够提高行人再识别的识别率.

关键词：行人再识别、HSV颜色直方图、Gabor纹理特征直方图、重叠条纹、特征融合、交叉视角逻辑度量学习

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分类号：TN911.73-34;TP391

资助基金：山西省回国留学人员科研资助项目2015-045

在线出版日期：2019-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：175-178