[发明专利]一种基于稀疏学习的多摄像机非重叠视域行人匹配方法有效
| 申请号： | 201710568659.0 | 申请日： | 2017-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN107358200B | 公开（公告）日： | 2020-09-18 |
| 发明（设计）人： | 王洪元;张文文;万建武;孙金玉 | 申请（专利权）人： | 常州大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人： | 李媛媛 |
| 地址： | 213164 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于稀疏学习的多摄像机非重叠视域行人匹配方法，具体包括以下步骤：步骤1，从数据集中提取行人目标特征作为行人的原始特征；步骤2，根据原始特征，利用稀疏学习提取行人目标的高层语义特征；步骤3，将高层语义特征映射到公共隐空间；步骤4，建立稀疏表示模型，并稀疏表示出样本特征；步骤5，利用步骤4处理好的样本特征进行行人匹配。本发明突破了传统的单摄像机视域限制，有效扩大了监控空间，消除了大范围监控存在的摄像头盲区，并将时间和空间上分离的目标在不同摄像机中进行匹配。本发明的方法对行人目标姿态变化、光照条件变化具有很强的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 学习 摄像机 重叠 视域 行人 匹配 方法 | ||
【主权项】：
一种基于稀疏学习的多摄像机非重叠视域行人匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，从数据集中提取行人目标特征作为行人的原始特征；步骤2，根据原始特征，利用稀疏学习提取行人目标的高层语义特征；步骤3，将高层语义特征映射到公共隐空间；步骤4，建立稀疏表示模型，并稀疏表示出样本特征；步骤5，利用步骤4处理好的样本特征进行行人匹配。
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