基于多特征融合与增量学习的多摄像机间的目标匹配方法

摘要

本发明公开了一种基于多特征融合与增量学习的多摄像机间的目标匹配方法。本发明中的目标的特征模型是指提取目标的SIFT特征，将该特征量化到已创建好的分层词汇树上，形成分层词汇树直方图特征，提取颜色直方图特征，根据两种直方图特征得到初步融合特征，对融合特征实施核PCA降维，提取出非线性融合特征。目标的分类识别是将多目标非线性融合特征送入多类SVM分类器中进行分类识别。目标模型的在线更新是通过对多类SVM分类器增量学习完成的，当摄像机视野域内出现新目标以及目标的外观形态发生较大变化时，目标模型通过增量SVM学习不断被更新。本发明融合了目标的词汇树直方图特征和颜色直方图特征，显著提高了目标的识别率。