- 摘 要：近年來，跨攝像頭行人識別成為研究的一個熱點，利用深度學習可以快速地識別行人，并以此為基礎
進一步研究跨攝像頭行人重識別。多粒度超圖同時利用視頻序列中的空間和時間線索，大大提升行人重識別的
識別率，但是多粒度超圖算法計算量比較大，識別速度較慢。因此，本文提出了一種改進型多粒度超圖算法，
通過與多粒度超圖模型試驗對比，結果表明，改進型多粒度超圖算法在保證識別率不降低的情況下，識別速度
明顯提升。關鍵詞：行人序列重識別；多粒度超圖；主成分分析0 引言隨著深度學習和圖像處理技術的不斷發展，人臉識
- 關鍵字：
202210 行人序列重識別 多粒度超圖 主成分分析
- 摘要：行人序列重識別是對同一個人進行跨攝像頭識別，要實現跨攝像頭行人精確識別必須充分利用行人序
列的時空線索。為了解決這個問題，本文提出了一種基于全局引導的行人序列重識別，首先利用ResNet-50提
取行人序列特征；然后用全局引導網絡將行人序列特征分解為全局特征和局部特征，并提取行人序列全局特征
和局部特征的時間相關性；最后對行人序列特征PCA降維后用JS散度計算相似度。實驗結果表明本文算法在跨
攝像頭行人序列重識別中識不僅識別率高，而且效率高。關鍵詞：行人序列重識別；ResNet-50；全局引
- 關鍵字：
202209 行人序列重識別 ResNet-50 全局引導 PCA
行人序列重識別介紹
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