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基于帧内变化的视频行人再识别方法研究
基于帧内变化的视频行人再识别方法研究
摘要：
随着视频监控和行人识别技术的不断发展，需要解决如何在视频中对行人进行再识别的问题。传统的行人识别方法主要依赖于行人的外观特征，如行人的服装、身高等。然而，这些外观特征容易受到光照、视角等因素的影响，导致准确度较低。为了应对这一问题，本文基于帧内变化提出了一种新的视频行人再识别方法。通过对行人在视频中的帧间变化进行建模，提取行人的动态特征，从而提高行人再识别的准确度和鲁棒性。
关键词：视频行人再识别；帧内变化；动态特征；准确度；鲁棒性
1.引言
随着城市的发展和人口的增加，视频监控技术在公共安全和交通管理中起到了至关重要的作用。行人再识别作为视频监控领域的重要研究方向之一，旨在解决如何在大规模视频数据库中对行人进行再识别的问题。传统的行人识别方法主要依赖于行人的外观特征，如服装、身高等。然而，由于光照、视角等因素的影响，这些外观特征容易产生变化，导致识别的准确度较低。
2.相关工作
近年来，有许多学者提出了一些基于深度学习的视频行人再识别方法。这些方法主要依赖于卷积神经网络（CNN）来提取行人的静态特征。然而，这些方法忽略了行人在不同帧之间的动态变化，不能充分利用行人的动态特征。
3.方法
本文提出了一种基于帧内变化的视频行人再识别方法。首先，通过对视频中的每一帧进行前景检测，提取出行人区域。然后，对行人区域进行运动估计，得到行人的运动轨迹。接下来，通过对运动轨迹进行分割和特征提取，得到行人的动态特征。最后，使用分类器对提取的动态特征进行分类，实现行人的再识别。
4.实验与结果
本文在XXX数据集上进行了一系列实验，评估了提出方法的性能。实验结果表明，与传统的行人识别方法相比，该方法在准确度和鲁棒性方面都有明显的提高。特别是在光照和视角变化较大的情况下，该方法的识别准确度较高。
5.结论和展望
本文提出了一种基于帧内变化的视频行人再识别方法，通过对行人在视频中的帧间变化进行建模，提取行人的动态特征，从而提高行人再识别的准确度和鲁棒性。实验结果表明，该方法在不同场景下都有较好的效果。未来的研究可以进一步优化该方法，提高识别速度，并探索更多的行人特征提取方法，以进一步提高行人再识别的性能。
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