检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:范彩霞[1] 陈亚军[1] 曹磊[2] 缪亚林[1]
机构地区:[1]西安理工大学信息科学系,西安710048 [2]西安科技大学计算机科学与技术学院,西安710054
出 处:《计算机工程与应用》2016年第6期156-161,177,共7页Computer Engineering and Applications
基 金:陕西省教育厅科学研究计划项目(No.14JK1526;No.2010JK702);陕西省自然科学基础研究计划项目(No.2014JM2-6111;No.2009JQ1010;No.2013JC2-09)
摘 要:行人再识别是多摄像机协同监控系统中需要解决的关键问题之一。针对行人再识别问题的影响因素,根据人类视觉系统对行人进行识别的过程,提出一种基于视觉感知模型的行人再识别方法。该方法根据行人的局部对称性将行人分为头部、躯干和腿部,分别以行人的躯干和腿部的垂直对称轴为中心建立基于感知均匀颜色空间CIELAB的局部加权空间直方图,结合贝叶斯框架下基于局部统计特征的显著区域检测方法描述行人外观特征。两种特征分别采用不同的距离测度计算相似度,并通过自适应选取权值的方法进行线性融合。基于VIPe R数据库的实验比较和分析验证了该方法的行人再识别性能。Person re-identification is among the key issues in multi-camera surveillance system. According to the influence factors and the identification process of pedestrian human visual system, this paper presents a person re-identification method based on visual perceptual model. Two descriptors named local weighted CIELAB histogram and salient region features are chosen to build person appearance statistical characteristics. The histogram is with a vertical symmetry axis of pedestrian torso and legs as the center according to the local symmetry, and the salient feature is detected under the Bayesian framework according to local statistical feature. Then different distance measure methods are used and through the adaptive weights method to realize linear combination. Comparisons and analysis experiments based on VIPe R database verify the proposed method performance.
关 键 词:视觉感知模型 CIELAB颜色空间 显著特征 行人再识别
分 类 号:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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