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公开(公告)号：CN107909049B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201711227802.6
申请日：2017-11-29
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了基于最小二乘判别分析距离学习的行人重识别方法，包括步骤：从两个监控摄像机中收集行人图像，进行归一化处理，提取视觉特征，组成训练样本集；对训练样本集进行目标点判别分析，计算出子空间投影矩阵，进行低维空间投影，计算每个行人的样本均值，得到低维目标点；对原始样本点采用线性回归的方法与相应的低维目标点进行逼近，得到代价函数；通过最小二乘的方法求解线性回归问题，得到投影矩阵，该投影矩阵与其转置的乘积得到马氏距离矩阵；根据马氏距离矩阵计算待查询行人与目标行人数据集特征向量的距离，得到候选查询图像，完成行人重识别任务。本发明能够提高行人重识别的准确性，提高了视频监控分析的工作效率。
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公开(公告)号：CN107909049A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711227802.6
申请日：2017-11-29
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了基于最小二乘判别分析距离学习的行人重识别方法，包括步骤：从两个监控摄像机中收集行人图像，进行归一化处理，提取视觉特征，组成训练样本集；对训练样本集进行目标点判别分析，计算出子空间投影矩阵，进行低维空间投影，计算每个行人的样本均值，得到低维目标点；对原始样本点采用线性回归的方法与相应的低维目标点进行逼近，得到代价函数；通过最小二乘的方法求解线性回归问题，得到投影矩阵，该投影矩阵与其转置的乘积得到马氏距离矩阵；根据马氏距离矩阵计算待查询行人与目标行人数据集特征向量的距离，得到候选查询图像，完成行人重识别任务。本发明能够提高行人重识别的准确性，提高了视频监控分析的工作效率。
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