基于视角自适应子空间学算法的行人重识别方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于视角自适应子空间学算法的行人重识别方法及系统，所述方法以只包含单个行人的矩形图像或通过跟踪结果从原始视频图像中裁取出目标矩形框作为输入图像，在输入图像上提取特征向量，并且将数据集划分为训练数据集和测试数据集，在训练数据集上按照视角自适应子空间学算法学得到变换矩阵，在测试数据集上利用视角自适应子空间学算法学得到的变换矩阵进行距离计算和行人重识别。本发明考虑不同的摄像头有不同的特性，并且采用不同的变换来弥补不同摄像头的变换特性，可以更加灵活地学得到每对摄像头的最佳变换关系，使得变换后不同摄像头下的特征更加接近理想的特征分布。

主权项

一种基于视角自适应的子空间学习算法的行人重识别方法，其特征在于，所述方法以只包含单个行人的矩形图像或通过跟踪结果从原始视频图像中裁取出目标矩形框作为输入图像，在输入图像上提取特征向量，并且将数据集划分为训练数据集和测试数据集，在训练数据集上按照视角自适应子空间学习算法学习得到变换矩阵，在测试数据集上利用视角自适应子空间学习算法学习得到的变换矩阵进行距离计算和行人重识别。