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一种基于数据驱动的自适应尺度行人重识别方法
本发明公开了一种基于数据驱动的自适应尺度行人重识别方法，首先采用稀疏表示的方法获得查询 行人和待测行人间的跨域的支撑一致性，然后采用 K 近邻的方法获得查询行人和待测行人间的跨域的投 影一致性，最后综合跨域的支撑一致性因子和跨域的投影一致性因子来计算行人对之间的距离。本发明 通过再次利用训练数据在不同视角下的一致性来自适应地调节尺度，可以提高现有算法的性能，获得更 准确的行人重识别结果。
武汉大学
2021-04-14
一种基于区域相关反馈的行人重识别方法及系统
本发明提供一种基于区域相关反馈的行人重识别方法及系统，进行初次查询匹配和反馈样本收集， 选取不相关图像作为反馈样本并标记类型;确定近邻集合、区域权重调整和特征权重调整;进行特征表 达和距离度量，得到查询匹配结果;查询匹配结果，如果符合要求则输出结果，如果不符合要求，则返 回进行迭代更新反馈样本，直到符合要求。本发明提出的基于区域相关反馈的技术，是充分了利用行人 图像的局部特征信息，从局部特征出发，结合其他信息实时动态地调整局部特征权重，并结合传统行人 重识别方法最终实现准确快速地找出并成功匹配目标嫌
武汉大学
2021-04-14
一种基于目标一致性的车载相机快速行人车辆检测方法
本发明公开了一种基于车载双目相机道路场景的行人车辆快速检测方法。方法通过构建道路场景柱状模型，在柱状模型限定范围内对行人车辆目标搜索检测。同时，对前后帧左右帧的检测结果进行匹配，利用前后匹配对、左右匹配对对当前帧左幅图像的检测结果进行优化。本发明针对基于单目方法的行人车辆检测不够准确的问题，利用前后帧与左右帧的匹配结果，优化检测结果。针对基于双目图像的行人车辆检测不能够实时的问题，利用道路场景的柱状模型，减少检
华中科技大学
2021-04-14
基于相似性和不相似性融合排序优化的行人重识别方法
本发明公开了一种基于相似性和不相似性融合排序优化的行人重识别方法，行人重识别是一种针对 特定行人的检索问题，本发明的主要思想是正确检索的行人目标应该跟查询行人的极正样本相似，并且 跟查询行人的极负样本不相似。同时我们将与极正样本相似的那些行人定义为疑正样本，与极负样本相 似的样本为疑负样本，通过提高疑正样本的排名，同时降低疑负样本的排名，来达到通过排序优化的方 式来提升行人重识别的效果。此外，融合多种方法的结果来加强这种相似性和不相似性关系。本
武汉大学
2021-04-14