【摘 要】
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我们提出了一种新的多相机下行人比对的方法,这种方法能够在常用的数据库中.在这个方法里,我们使用了一种基于平移和旋转矩阵来实现优化目标再识别率的算法.这种算法能够在高维空间中,通过变换矩阵,让某一向量逼近另一个向量,从而能够一定程度上解决不同镜头下行人特征空间改变的问题.与此同时,我们还提出了一种基于特定特征将行人数据集中的行人分类的算法,使每类中的行人数据特征具有相似的性质,能够共用某个变换矩阵.
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海200240
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我们提出了一种新的多相机下行人比对的方法,这种方法能够在常用的数据库中.在这个方法里,我们使用了一种基于平移和旋转矩阵来实现优化目标再识别率的算法.这种算法能够在高维空间中,通过变换矩阵,让某一向量逼近另一个向量,从而能够一定程度上解决不同镜头下行人特征空间改变的问题.与此同时,我们还提出了一种基于特定特征将行人数据集中的行人分类的算法,使每类中的行人数据特征具有相似的性质,能够共用某个变换矩阵.实验结果验证了我们提出方法能够提升不同相机镜头下的目标再识别率.
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