基于显著性特征的行人再识别算法研究

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2、得的研究成果。己经发織撰写过麵的地方外，论文中不包含其他人尽我所知，除了文中特礁噓注和证书而使用过的材料。的研巧成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或城－同Ｉ作剛拙本舰腑脯任顺顯輔论肿作了嚇觀Ｂ脯赫了谢意。一。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任研究生签名：辦刖月：南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可处保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子文档；可心学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；＾光许论文被查阅和

3、借阅；可Ｗ将目、。本文时文档咖容和纸质论文采用影印、缩喊娜等湖手段齡汇编本靴论文一生院办理。的内容相致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研巧。涉密学位论文在解密后适用本授权书刈叫研究生签名导师签名：日期；７＇３PersonRe-identificationbasedonSaliencefeaturesThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByJi

4、ngGuSupervisor:Prof.GuangHanApril2016摘要在多摄像机监控系统中，由于摄像机视野的角度不同、背景的变化、尺度不同等一些非抗力因素，使得行人再识别的研究面临极大的挑战。尤其是在低分辨率图像中，获取的特征点不够多，且辨别度不够大，使得行人再识别的问题亟待得到解决。为了解决行人再识别存在的难题，推动智能监控技术的发展，本文提出了基于显著性特征的行人再识别算法。利用图像的显著性特征对行人进行匹配，从而提高行人再识别的鲁棒性和准确率。本文采用稠密匹配算法，将行人图片分成若干个大小一定且相同的小块

5、，基于这些小块进行特征的提取。在匹配特征时，采用垂直的空间约束，缩小了匹配搜索范围的同时也很好的解决了由于姿势改变或者摄像机视角改变引起的行人图片不对准的问题。图像块的特征采用LAB颜色直方图特征和SIFT特征的融合特征，并形成一个高维的特征向量。本文采用了特征的显著性来辅助特征匹配的过程。在计算显著性值时，不仅考虑了类间的显著性，也考虑了图像块在原图中固有的显著性，从而加强了对特征块的显著性描述。实验结果表明，与同类算法相比，本文提出的算法能够更为准确的选择图像的显著性特征，具有较高的行人再识别率。关键词:行人再识别

6、，显著性特征，特征提取，稠密匹配IAbstractInthemultiplecamerasmonitoringsystem,theresearchofpersonre-identificationfacesabigchallengebecauseofthedifferentcameraviews,thechangeofthebackground,differentscalesandsomeotherforcemajeurefactors.Theproblemofpersonre-identificationisdesp

7、eratelytobesolvedbecausethatthefeaturesobtainedissmallandthediscriminationisnotbigenoughespeciallyinthelowresolutionimages.Inordertosolvetheseproblemsandtopromotethedevelopmentoftheintelligentmonitoringtechnology,thispaperproposespersonre-identificationalgorithm

8、basedonsaliencefeatures.Usingthesaliencefeaturesofimagesformatchingimprovestherobustnessandaccuracyofthealgorithm.Inthispaper,theimageofapersonisdividedintopatchesoft