华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2017, Vol. 45 ›› Issue (7): 55-62.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2017.07.008
张见威 林文钊 邱隆庆
ZHANG Jian-wei LIN Wen-zhao QIU Long-qing
摘要: 针对目前的字典学习方法对不同摄像机视角行人特征的联系考虑不足的问题,提出了一种新的基于字典学习和 Fisher 判别稀疏表示的行人重识别方法. 该方法考虑不
同场景中同一行人的特征应该具有相似的稀疏表示,提出行人重识别离散度函数的概念,加入约束稀疏表示的正则化项,最大化不同行人稀疏表示的类间离散度,同时最小化同一行人稀疏表示的类内离散度,通过学习到的字典得到具较强区分识别能力的稀疏表示. 在公开数据集 VIPeR、PRID 450s 和 CAVIAR4REID 上的实验表明,文中方法的识别率高于目前基于字典学习的行人重识别方法.
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