-
公开(公告)号：CN110427868A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910695444.4
申请日：2019-07-30
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种行人重识别中的特征提取方法，包括：1、将采集的图片划分成背景区域和标记人物的前景区域；2、基于Retinex的色彩保留及亮度信息增强，得到增强后的亮度图像；3、使用HSV颜色直方图来提取图像的颜色特征，使用尺度不变局部三元模式描述子提取图像的光照不变纹理特征；4、利用滑动窗口对行人图像进行区域划分，并提取区域内特征直方图，用以解决视角问题，通过捕获区域的颜色特征和光照不变纹理特征得到人的区域特征。与现有技术相比，本发明在对图像处理过程中可能产生的噪声导致降低整体视觉效果的情况进行处理，可以降低特征提取的难度，提高特征提取的准确度及效率。
-
公开(公告)号：CN111914730B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202010737980.9
申请日：2020-07-28
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于联合时空采样的无监督视频序列行人再识别方法，包括：获取训练数据集并进行联合时空采样；进行单摄像头下小片段轨迹特征学习；进行单摄像头下行人小片段轨迹排序；计算单摄像头下小片段轨迹的关联损失；进行跨摄像头下小片段轨迹特征学习；进行跨摄像头下行人小片段轨迹排序；计算跨摄像头下小片段轨迹的关联损失；构造全局关联损失函数；判断是否满足迭代结束条件，若是，则执行步骤10，否则，返回步骤2；结束迭代，完成行人再识别。与现有技术相比，本发明具有识别准确度高、适用于无标签数据集的学习、稳定性高、可靠性和实用性高等优点。(56)对比文件蔡江琳 等.无监督学习三元组用于视频行人重识别研究.智能计算机与应用.2022,第12卷(第11期),18-25.Xiuhuan yuan 等.Association loss andself-discovery cross-camera anchorsdetection for unsupervised video-basedperson re-identification.Internationaljournal of pattern recognition andartificial intelligence.2021,第35卷(第14期),2150040.1-2150040.22.
-
公开(公告)号：CN111914730A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010737980.9
申请日：2020-07-28
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于联合时空采样的无监督视频序列行人再识别方法，包括：获取训练数据集并进行联合时空采样；进行单摄像头下小片段轨迹特征学习；进行单摄像头下行人小片段轨迹排序；计算单摄像头下小片段轨迹的关联损失；进行跨摄像头下小片段轨迹特征学习；进行跨摄像头下行人小片段轨迹排序；计算跨摄像头下小片段轨迹的关联损失；构造全局关联损失函数；判断是否满足迭代结束条件，若是，则执行步骤10，否则，返回步骤2；结束迭代，完成行人再识别。与现有技术相比，本发明具有识别准确度高、适用于无标签数据集的学习、稳定性高、可靠性和实用性高等优点。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.016 seconds)
