【摘 要】
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行人重识别问题是计算机视觉的重要研究内容之一,旨在将多个非重叠相机中的目标行人准确加以识别。当将某摄像机中的行人图像视为目标行人在该摄像机视图上的一种表示时,行人
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572085,61502058)资助项目;江苏省高校自然科学基金(15KJB520002)资助项目;江苏省产学研合作前瞻性联合研究(BY2016029-15)资助项目;常州市科技支撑计划(社会发展)(CE20155044)资助项目
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行人重识别问题是计算机视觉的重要研究内容之一,旨在将多个非重叠相机中的目标行人准确加以识别。当将某摄像机中的行人图像视为目标行人在该摄像机视图上的一种表示时,行人重识别可被认为是一种多视图学习问题。在此基础上提出的基于典型相关分析的行人重识别算法仅是一种线性降维算法,很难从复杂的重识别系统(如目标行人图像受低分辨率、光照及行人姿态变化等因素影响)中提取有效的高层语义信息,用于行人重识别。为此,本文提出了一种基于稀疏学习的行人重识别算法(Sparsity learning based person re-i
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