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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 行人序列重識(shí)別

基于改進(jìn)型多粒度超圖的行人序列重識(shí)別

  • 摘 要：近年來，跨攝像頭行人識(shí)別成為研究的一個(gè)熱點(diǎn)，利用深度學(xué)習(xí)可以快速地識(shí)別行人，并以此為基礎(chǔ) 進(jìn)一步研究跨攝像頭行人重識(shí)別。多粒度超圖同時(shí)利用視頻序列中的空間和時(shí)間線索，大大提升行人重識(shí)別的 識(shí)別率，但是多粒度超圖算法計(jì)算量比較大，識(shí)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(yàn)對(duì)比，結(jié)果表明，改進(jìn)型多粒度超圖算法在保證識(shí)別率不降低的情況下，識(shí)別速度 明顯提升。關(guān)鍵詞：行人序列重識(shí)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(shí)
  • 關(guān)鍵字： 202210  行人序列重識(shí)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(shí)別

  • 摘要：行人序列重識(shí)別是對(duì)同一個(gè)人進(jìn)行跨攝像頭識(shí)別，要實(shí)現(xiàn)跨攝像頭行人精確識(shí)別必須充分利用行人序 列的時(shí)空線索。為了解決這個(gè)問題，本文提出了一種基于全局引導(dǎo)的行人序列重識(shí)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(shí)間相關(guān)性；最后對(duì)行人序列特征PCA降維后用JS散度計(jì)算相似度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法在跨 攝像頭行人序列重識(shí)別中識(shí)不僅識(shí)別率高，而且效率高。關(guān)鍵詞：行人序列重識(shí)別；ResNet-50；全局引
  • 關(guān)鍵字： 202209  行人序列重識(shí)別  ResNet-50  全局引導(dǎo)  PCA  
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行人序列重識(shí)別介紹

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