针对在不同的摄像头场景下,光线、摄像头参数的差异较大使得行人重识别困难的问题,提出一种基于距离度量学习的方法进行行人重识别.该方法首先为每一对摄像头学习一个距离度量模型.其次,根据上述因素的影响强度为这些度量模型赋予相应的权值.最后,对度量模型与其相应权值的乘积进行累加与优化,得到最终的距离度量模型.经过在两个公共数据集中进行行人重识别实验,其结果显示所提出的方法能够提高行人重识别的正确率.
中国计量大学学报
2016年4期
