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行人重識(shí)別精度主要取決于特征描述和度量學(xué)習(xí)兩個(gè)方面。在特征描述方面，現(xiàn)有特征難以解決行人圖像視角變化的問題，因此考慮將顏色標(biāo)簽特征與顏色和紋理特征融合，并通過區(qū)域和塊劃分的方式提取直方圖獲得圖像特征；在度量學(xué)習(xí)方面，傳統(tǒng)的核局部Fisher判別分析度量學(xué)習(xí)方法對所有查詢圖像統(tǒng)一映射到相同的特征空間中，忽略了查詢圖像不同區(qū)域的重要性，為此在核局部Fisher判別分析的基礎(chǔ)上對特征進(jìn)行區(qū)域分組，采用查詢自適應(yīng)得分融合方法來描述圖像不同區(qū)域的重要性，由此實(shí)現(xiàn)度量學(xué)習(xí)。在VIPeR和iLIDS數(shù)據(jù)集上，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明融合后的特征描述能力明顯優(yōu)于原始特征，同時(shí)改進(jìn)的度量學(xué)習(xí)方法有效提高了行人重識(shí)別精度。
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