刘皓
- 作品数：4 被引量：33H指数：2
- 供职机构：合肥工业大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多核学习的无重叠视域多摄像机行人再识别问题研究
- 近年来,随着智能视频监控技术的发展,无重叠视域多摄像机行人再识别问题成为了该领域的一个研究热点。该问题主要解决的任务是:某个被摄像机捕捉到的特定行人,当其在另一具有无重叠视域的摄像机中再次出现时,监控系统能够自动地识别标...
- 刘皓
- 关键词：多核学习
- 文献传递
- 正则化独立测度矩阵的行人再识别被引量：5
- 2016年
- 针对当前基于距离测度学习的行人再识别算法中因训练样本少而出现的过拟合问题,提出正则化独立测度矩阵的行人再识别算法.该算法首先在4个不同的颜色空间单独学习测度矩阵,然后分别对相应的测度矩阵进行正则化,测试样本通过正则化后的测度矩阵进行相似性度量,最后结合相似性度量结果得到最终相似度.实验表明,相比原有算法,文中算法在性能上有进一步提升,并可改善训练样本少时出现的过拟合问题.
- 齐美彬王运侠檀胜顺刘皓蒋建国
- 关键词：过拟合正则化
- 基于多特征子空间与核学习的行人再识别被引量：27
- 2016年
- 行人再识别指的是在无重叠视域多摄像机监控系统中,匹配不同摄像机视域中的行人目标.针对当前基于距离测度学习的行人再识别算法中存在着特征提取复杂、训练过程复杂和识别效果差的问题,我们提出一种基于多特征子空间与核学习的行人再识别算法.该算法首先在不同特征子空间中基于核学习的方法得到不同特征子空间中的测度矩阵以及相应的相似度函数,然后通过比较不同特征子空间中的相似度之和来对行人进行识别.实验结果表明,本文提出的算法具有较高的识别率,其中在VIPe R数据集上,RANK1达到了40.7%,且对光照变化、行人姿态变化、视角变化和遮挡都具有很好的鲁棒性.
- 齐美彬檀胜顺王运侠刘皓蒋建国
- 基于深度学习的行人再识别问题研究
- 近年来,由于行人再识别技术在智能监控系统中具有较大的应用意义,该问题已成为目前计算机视觉研究领域的重点和热点之一。行人再识别问题的任务是:判断某个摄像头拍摄到的目标行人,与在不同时刻被另一非重叠视域的摄像头拍摄的行人是否...
- 刘皓
- 关键词：端到端
- 文献传递
