公开(公告)号：CN112766180A

公开(公告)日：2021-05-07

申请号：CN202110087196.2

申请日：2021-01-22

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 雷大江 ,  张鑫 ,  冉港生 ,  张莉萍 ,  吴渝

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62

摘要： 本发明涉及行人再识别领域，具体涉及一种基于特征融合和多核学习的行人再识别方法；所述方法包括获取行人图像并预处理；提取出行人图像的底层特征和中层语义特征，采用特征权重组合方法进行特征融合；采用不同核函数对融合特征分别进行映射；利用中心对齐方法为每个核函数赋予权重进行线性组合后进行复合映射；采用多元逻辑回归算法对复合映射后的融合特征进行处理，计算出行人图像之间的相似度，利用相似度大小降序排列，得到行人分类值即行人再识别结果；本发明所采用的融合特征更具有鲁棒性，能够更为真实的反应行人的特征；本发明加入了多核学习方法，将融合特征映射到高维空间，使得特征可以更好的表达，以此增强行人再识别问题的分类效果。

公开(公告)号：CN112766180B

公开(公告)日：2022-07-12

申请号：CN202110087196.2

申请日：2021-01-22

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 雷大江 ,  张鑫 ,  冉港生 ,  张莉萍 ,  吴渝

IPC分类号： G06V40/10 ,  G06V10/80 ,  G06K9/62

摘要： 本发明涉及行人再识别领域，具体涉及一种基于特征融合和多核学习的行人再识别方法；所述方法包括获取行人图像并预处理；提取出行人图像的底层特征和中层语义特征，采用特征权重组合方法进行特征融合；采用不同核函数对融合特征分别进行映射；利用中心对齐方法为每个核函数赋予权重进行线性组合后进行复合映射；采用多元逻辑回归算法对复合映射后的融合特征进行处理，计算出行人图像之间的相似度，利用相似度大小降序排列，得到行人分类值即行人再识别结果；本发明所采用的融合特征更具有鲁棒性，能够更为真实的反应行人的特征；本发明加入了多核学习方法，将融合特征映射到高维空间，使得特征可以更好的表达，以此增强行人再识别问题的分类效果。