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基于特征融合和度量学习的行人重识别算法研究
摘要：行人重识别算法旨在解决在不同视角、不同背景和光照条件下，准确识别同一行人的问题。本论文通过特征融合和度量学习的方法，提出了一种行人重识别算法，该算法将多种特征融合，并使用度量学习方法来学习特征之间的相似度。实验证明，该算法在行人重识别任务上取得了优秀的性能。
关键词：行人重识别；特征融合；度量学习
1.引言
行人重识别是计算机视觉领域的一个重要问题，广泛应用于视频监控、视频检索等领域。传统的行人重识别方法主要依赖全局的行人描述符，如颜色直方图、纹理特征等。然而，这些全局特征容易受到光照变化、视角变化等因素的干扰，导致重识别性能较差。因此，本文提出了一种基于特征融合和度量学习的行人重识别算法，以提高行人重识别的准确性和鲁棒性。
2.相关工作
行人重识别算法主要可以分为两个阶段：特征提取和度量学习。特征提取阶段旨在提取行人图像的有区别的特征，并将其映射到一个固定长度的特征向量中。常见的特征提取方法包括局部特征、全局特征和深度学习特征。度量学习阶段旨在学习一个度量函数，该函数可以通过计算两个特征之间的相似度来判断是否为同一行人。常见的度量学习方法包括欧氏距离、余弦相似度和马氏距离等。
3.方法
本文提出的行人重识别算法主要包括特征融合和度量学习两个部分。
3.1特征融合
为了提取更加鲁棒的特征，本文使用了多种特征融合的方法。首先，对于行人的局部特征，本文使用了多尺度的卷积神经网络（CNN）来提取特征。其次，对于行人的全局特征，本文使用了颜色直方图和纹理特征来提取特征。最后，本文将局部特征和全局特征进行融合，得到最终的特征向量。
3.2度量学习
为了学习特征之间的相似度，本文使用了基于三元组损失的度量学习方法。具体来说，对于每个训练样本，本文选择两个正样本（同一行人的不同图像）和一个负样本（不同行人的图像），计算它们的特征向量之间的相似度。然后，通过最小化正样本之间距离和最大化负样本之间距离的损失函数，学习到一个能够区分同一行人和不同行人的度量函数。
4.实验与结果
本文在行人重识别的数据集上进行了实验，评估了提出算法的性能。实验结果表明，与传统的行人重识别算法相比，本文提出的算法在准确性和鲁棒性上都取得了显著的提升。
5.结论和展望
本文提出了一种基于特征融合和度量学习的行人重识别算法。实验结果表明，该算法在行人重识别任务上取得了优秀的性能。未来的工作可以进一步改进特征融合和度量学习方法，以进一步提高行人重识别的性能。
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