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摘要
针对行人再识别中相似性度量误差引起的识别效果较差的问题,提出多置信度重排序的行人再识别算法,通过对再排序过程中测试样本的置信度进行评估,提高行人再识别的准确性.首先对目标样本及测试样本依据深度学习网络Res Net50获得描述特征.然后对目标样本与测试样本之间的相似性进行初始排序,对相似排序得到的样本构建相似样本集合,获得每个类别的聚类中心和样本距离聚类中心的最小、最大、均值距离,设置3个置信度不同的置信区间.最后使用Jaccard距离对目标样本与测试样本的相似度进行重排序.在标准测试数据集上的实验表明文中算法的有效性.
- 出版日期2017
- 单位西安理工大学
