行人序列重識別 文章 進(jìn)入行人序列重識別技術(shù)社區(qū)
基于改進(jìn)型多粒度超圖的行人序列重識別
- 摘 要：近年來，跨攝像頭行人識別成為研究的一個熱點(diǎn)，利用深度學(xué)習(xí)可以快速地識別行人，并以此為基礎(chǔ) 進(jìn)一步研究跨攝像頭行人重識別。多粒度超圖同時利用視頻序列中的空間和時間線索，大大提升行人重識別的 識別率，但是多粒度超圖算法計算量比較大，識別速度較慢。因此，本文提出了一種改進(jìn)型多粒度超圖算法， 通過與多粒度超圖模型試驗對比，結(jié)果表明，改進(jìn)型多粒度超圖算法在保證識別率不降低的情況下，識別速度 明顯提升。關(guān)鍵詞：行人序列重識別；多粒度超圖；主成分分析0 引言隨著深度學(xué)習(xí)和圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，人臉識
- 關(guān)鍵字： 202210 行人序列重識別 多粒度超圖 主成分分析
基于全局引導(dǎo)的行人序列重識別
- 摘要：行人序列重識別是對同一個人進(jìn)行跨攝像頭識別，要實現(xiàn)跨攝像頭行人精確識別必須充分利用行人序 列的時空線索。為了解決這個問題，本文提出了一種基于全局引導(dǎo)的行人序列重識別，首先利用ResNet-50提 取行人序列特征；然后用全局引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)將行人序列特征分解為全局特征和局部特征，并提取行人序列全局特征 和局部特征的時間相關(guān)性；最后對行人序列特征PCA降維后用JS散度計算相似度。實驗結(jié)果表明本文算法在跨 攝像頭行人序列重識別中識不僅識別率高，而且效率高。關(guān)鍵詞：行人序列重識別；ResNet-50；全局引
- 關(guān)鍵字： 202209 行人序列重識別 ResNet-50 全局引導(dǎo) PCA
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行人序列重識別介紹
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