一种基于HSV和SDALF的行人重识别算法实现方法

摘要

本发明公开了一种基于HSV和SDALF的行人重识别算法实现方法，步骤包括：用摄像头采集行人视频数据；运用离散傅立叶和局部频域特征提取运动对象并生成行人图片库；从行人图片库中选出一张行人图片，将该RGB三通道图片转换成以HSV颜色空间表示的图片；用Graph Cut算法将行人目标与背景区分并对行人目标进行分块；采用空间分布覆盖算子和色双边算子计算HSV直方图并得出行人特征描述符，再用欧几里得距离计算图片相似度；用惩罚函数对行人图片库中的行人图片进行排序并输出前六张行人图片，得到行人检测最终结果集。本发明能有效地解决目前行人重识别中存在的检测精度不高的问题且具有算法清晰、易于实现理解、行人重识别精度高的优点。