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基于非稀疏多核支持向量机的重现行人识别
基于非稀疏多核支持向量机的重返行人识别
摘要：行人识别是计算机视觉领域的重要问题之一。本论文提出了一种基于非稀疏多核支持向量机（Non-sparseMultipleKernelSupportVectorMachine，NS-MKSVM）的行人识别方法。该方法采用多核支持向量机来解决行人识别中的样本稀疏问题，并且引入了一种新的非稀疏多核技术，以提高行人识别的准确性和鲁棒性。实验结果表明，与其他行人识别方法相比，该方法在识别准确性和鲁棒性方面具有显著优势。
1.引言
随着计算机视觉和模式识别技术的发展，行人识别作为一个重要的研究领域受到了广泛关注。行人识别在视频监控、智能交通系统等领域具有重要的应用价值。然而，由于行人的外观变化、姿态变化以及视角的差异等因素的影响，行人识别仍然是一个具有挑战性的问题。
2.相关工作
为了解决行人识别中的问题，已经提出了许多方法。其中最常用的方法之一是支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）。SVM通过选择一个最优的超平面将数据分成两个类别，从而实现分类。然而，在行人识别中，传统的SVM方法往往无法处理样本的稀疏性问题。
3.非稀疏多核支持向量机
针对传统SVM方法无法处理稀疏性问题的局限，本论文提出了一种新的方法，即非稀疏多核支持向量机（NS-MKSVM）。NS-MKSVM利用多个核函数来学习不同特征的行人表征，并且通过引入一种非稀疏多核技术，解决了传统SVM方法中的样本稀疏问题。
4.实验设计与结果分析
为了评估NS-MKSVM方法的性能，我们在两个公开的行人数据集上进行了实验，分别是“INRIA”和“ETHZ”。在实验中，我们将NS-MKSVM与其他行人识别方法进行了比较，包括传统的SVM方法和其他最先进的方法。实验结果表明，NS-MKSVM在行人识别准确性和鲁棒性方面均优于其他方法。
5.结论与展望
本论文针对行人识别这一重要问题进行了研究，并提出了一种新颖的非稀疏多核支持向量机方法。实验结果证明了该方法的有效性和优越性。未来的研究方向可以进一步探索如何将深度学习等新兴技术与NS-MKSVM方法相结合，进一步提高行人识别的准确性和鲁棒性。
关键词：行人识别、多核支持向量机、样本稀疏、准确性、鲁棒性