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行人序列重識別
行人序列重識別 文章 進(jìn)入行人序列重識別技術(shù)社區
基于改進(jìn)型多粒度超圖的行人序列重識別
- 摘 要：近年來(lái)，跨攝像頭行人識別成為研究的一個(gè)熱點(diǎn)，利用深度學(xué)習可以快速地識別行人，并以此為基礎 進(jìn)一步研究跨攝像頭行人重識別。多粒度超圖同時(shí)利用視頻序列中的空間和時(shí)間線(xiàn)索，大大提升行人重識別的 識別率，但是多粒度超圖算法計算量比較大，識別速度較慢。因此，本文提出了一種改進(jìn)型多粒度超圖算法， 通過(guò)與多粒度超圖模型試驗對比，結果表明，改進(jìn)型多粒度超圖算法在保證識別率不降低的情況下，識別速度 明顯提升。關(guān)鍵詞：行人序列重識別；多粒度超圖；主成分分析0 引言隨著(zhù)深度學(xué)習和圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，人臉識
- 關(guān)鍵字： 202210 行人序列重識別 多粒度超圖 主成分分析
基于全局引導的行人序列重識別
- 摘要：行人序列重識別是對同一個(gè)人進(jìn)行跨攝像頭識別，要實(shí)現跨攝像頭行人精確識別必須充分利用行人序 列的時(shí)空線(xiàn)索。為了解決這個(gè)問(wèn)題，本文提出了一種基于全局引導的行人序列重識別，首先利用ResNet-50提 取行人序列特征；然后用全局引導網(wǎng)絡(luò )將行人序列特征分解為全局特征和局部特征，并提取行人序列全局特征 和局部特征的時(shí)間相關(guān)性；最后對行人序列特征PCA降維后用JS散度計算相似度。實(shí)驗結果表明本文算法在跨 攝像頭行人序列重識別中識不僅識別率高，而且效率高。關(guān)鍵詞：行人序列重識別；ResNet-50；全局引
- 關(guān)鍵字： 202209 行人序列重識別 ResNet-50 全局引導 PCA
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行人序列重識別介紹
您好，目前還沒(méi)有人創(chuàng )建詞條行人序列重識別!
歡迎您創(chuàng )建該詞條，闡述對行人序列重識別的理解，并與今后在此搜索行人序列重識別的朋友們分享。 創(chuàng )建詞條
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