陈雷
- 作品数：4 被引量：9H指数：2
- 供职机构：国家数字交换系统工程技术研究中心更多>>
- 发文基金：河南省杰出青年科学基金国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 颜色分布场的行人再识别被引量：2
- 2017年
- 目前行人再识别的方法,能较好解决行人姿态、视角、光照的变化问题,但难以解决复杂背景下行人的变化问题.针对这一问题,在块匹配的基础上提出自适应层次结构的颜色分布场行人再识别方法.将行人图像分为多个小块,不仅解决了人体部件分割的准确度问题,而且利用了更为精细的粒度;颜色分布场的自适应层次结构能很好表现行人外观特征;为了提高分布场模型的针对性,用k-means分析不同行人像素值分布情况,构建颜色分布场的自适应层次结构;再利用模拟退火进行块搜索.经实验证明本文的方法能很好解决复杂背景下行人的变化问题,在常用数据集上能取得较好的识别结果.
- 陈雷陈鸿昶李邵梅王亚文
- 关键词：块匹配K-MEANS模拟退火
- 基于韦伯局部算子和颜色特征的行人再识别
- 2016年
- 针对当前识别精度高的行人再识别特征数值复杂、提取困难的问题,提出一种数值简单、提取速度快的融合特征。在分析韦伯局部算子差分激励和方向分量的基础上,用圆形邻域的差分激励表现图像的纹理特性,然后用LBP(局部二值模式)编码的方向分量表现图像边缘方向,再用HSV颜色空间直方图表现图像颜色信息,最后串联特征。实验结果表明在ETHZ、VIPeR行人再识别数据集上,该特征提取速度快,对姿态、视角、光照、身体部分被遮挡变化有较强的鲁棒性。
- 陈雷陈鸿昶李邵梅朱俊光
- 关键词：HSV
- 基于局部深度匹配的行人再识别被引量：6
- 2017年
- 针对行人再识别精度低的难题进行研究,提出了一种新的基于分块匹配的行人再识别方法。首先,引入带人体结构信息的人体DPM对行人外观进行分割,得到的带语义信息的身体部件作为匹配识别的基本单元;其次,基于深度神经网络模型提取各部件的深度特征作为匹配依据;再次,基于余弦距离判断各身体部件与目标行人对应部件的相似性;最后,融合所有身体部件的识别结果得到最终的再识别结果。实验结果表明,跟已有方法相比,该方法具有更好的鲁棒性,在识别精度上有较明显的优势。
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- 基于显著度融合的自适应分块行人再识别被引量：2
- 2017年
- 针对基于分块匹配的行人再识别中对分块的规则和大小缺乏指导,以及不同分块间的区分度差异问题,该文提出基于显著度融合的自适应分块行人再识别方法。首先,利用启发式思想确定初始聚类中心,并根据图像内容自动确定分块的大小和数目。然后,利用归一化部分曲线下面积计算各块的图像间显著度,利用结构化支持向量机学习各块的图像内显著度,并融合两类显著度得到各块的权重作为匹配得分融合的依据。实验证明,在常用的行人再识别数据集上,该方法能取得较好的识别结果。
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- 关键词：自适应分块
