[发明专利]一种基于视觉词袋模型的行人重识别方法有效
| 申请号： | 201810307805.9 | 申请日： | 2018-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN108509925B | 公开（公告）日： | 2020-04-14 |
| 发明（设计）人： | 张云洲;刘一秀;李瑞龙;王松;史维东;孙立波;刘双伟 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京易捷胜知识产权代理事务所(普通合伙) 11613 | 代理人： | 韩国胜 |
| 地址： | 110169 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于视觉词袋模型的行人重识别方法，方法包括：101、提取每张图像的局部区域的行人特征；102、获取每一个行人特征的字典和稀疏表示向量；103、依据所有行人特征的所述字典、稀疏表示向量，构建每张图像的视觉词袋模型；104、采用每张图像的视觉词袋模型，获取该图像的视觉词袋直方图；105、将任意两张图像的每一个行人特征的稀疏表示向量和视觉词袋模型进行匹配，获取匹配结果，所述任意两张图像中的一张图像为一个摄像机中的图像，另一张图像为另一个摄像机中的图像。上述方法能够解决Office文档在转换过程中文档格式跑版的问题。上述方法能够提高行人重识别的准确率，减少运算量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 视觉 模型 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于视觉词袋模型的行人重识别方法，其特征在于，包括：101、提取每张图像的局部区域的行人特征；102、获取每一个行人特征的字典和稀疏表示向量；103、依据所有行人特征的所述字典、稀疏表示向量，构建每张图像的视觉词袋模型；104、采用每张图像的视觉词袋模型，获取该图像的视觉词袋直方图；105、将任意两张图像的每一个行人特征的稀疏表示向量和视觉词袋模型进行匹配，获取匹配结果，所述任意两张图像中的一张图像为一个摄像机中的图像，另一张图像为另一个摄像机中的图像。
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