一种基于核化特征和随机子空间集成的行人再辨识方法

摘要

本发明涉及一种基于核化特征和随机子空间集成的行人再辨识方法，包括以下步骤：S1，获取行人图像的训练样本集和测试样本集，确定两个样本间的核化函数；S2，分别将两个样本集的原始特征转化为核化特征；S3，在训练样本集的核化特征空间中，随机选取多个不同的子空间，分别计算不同和相同行人图像对的核化特征差值的协方差矩阵及其逆矩阵，得到图像对的核化特征差值的分布函数；S4，分别在各子空间下，计算样本对为相同行人的概率和为不同行人的概率，将两个概率的比值作为样本间的距离；S5，对距离进行集成，得到各样本对间的最终距离。与现有技术相比，本发明具有良好的行人再辨识能力，适用于各种不同的特征，具有较强的鲁棒性。