- 摘 要：近年来，跨摄像头行人识别成为研究的一个热点，利用深度学习可以快速地识别行人，并以此为基础 进一步研究跨摄像头行人重识别。多粒度超图同时利用视频序列中的空间和时间线索，大大提升行人重识别的 识别率，但是多粒度超图算法计算量比较大，识别速度较慢。因此，本文提出了一种改进型多粒度超图算法， 通过与多粒度超图模型试验对比，结果表明，改进型多粒度超图算法在保证识别率不降低的情况下，识别速度 明显提升。关键词：行人序列重识别；多粒度超图；主成分分析0 引言随着深度学习和图像处理技术的不断发展，人脸识
- 关键字：202210行人序列重识别多粒度超图主成分分析
- 摘要：行人序列重识别是对同一个人进行跨摄像头识别，要实现跨摄像头行人精确识别必须充分利用行人序 列的时空线索。为了解决这个问题，本文提出了一种基于全局引导的行人序列重识别，首先利用ResNet-50提 取行人序列特征；然后用全局引导网络将行人序列特征分解为全局特征和局部特征，并提取行人序列全局特征 和局部特征的时间相关性；最后对行人序列特征PCA降维后用JS散度计算相似度。实验结果表明本文算法在跨 摄像头行人序列重识别中识不仅识别率高，而且效率高。关键词：行人序列重识别；ResNet-50；全局引
- 关键字：202209行人序列重识别ResNet-50全局引导PCA
行人序列重识别介绍
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