基于特征融合的行人重识别算法

为解决实际行人重识别系统中识别率低、识别速度慢的问题，从创新和工程应用出发，提出了一种行人重识别算法。对行人图片进行预处理，采用色调、饱和度、亮度（hue，saturation，value，HSV）空间非线性量化的方法构建颜色命名空间，对人体分区域预识别来提高检测效率；对备选目标的整幅图像提取HSV和方向梯度直方图（histogram of oriented gradient，HOG）作为整体特征并在滑动窗口内提取颜色命名（color naming，CN）特征和2个尺度的尺度不变特征（scale invariant local pattern，SILTP），采用本文融合算法得到新的特征；在3个数据集上进行行人重识别，融合的特征在2种度量学习算法的Rank1平均提高了2.4%和3.3%。实验结果表明该算法能够提高重识别精度。