一种基于距离中心化与投影向量学习的行人重识别方法

摘要

本发明涉及计算机视觉中的行人重识别技术领域，尤其是一种基于距离中心化与投影向量学习的行人重识别方法，包括以下步骤：步骤1、行人训练集和测试集的划分；步骤2、提取行人图像的特征，包括颜色特征与纹理特征；步骤3、计算中心化的特征距离；步骤4、构建基于迭代投影向量学习的行人重识别模型；步骤5、利用共轭梯度法迭代求解模型；步骤6、计算测试集中的不同行人特征距离进行行人重识别，有效解决了由于类别不平衡而带来的过拟合情况，从而提高了行人重识别的识别精度；本发明专利可以很好的提高训练速度并对噪声具有很好的抑制作用。因此本发明对行人的姿态、光照变化以及遮挡均具有很好的鲁棒性。