基于深度学习的行人重识别算法主要包括基于卷积神经网络(CNN)的方法和基于循环神经网络(RNN)的方法。 2. 基于局部特征的行人重识别算法 局部特征是指行人图像中的一些局部区域,如头部、上身、下身等。基于局部特征的行人重识别算法主要是通过提取行人图像中的局部特征,然后将这些特征进行匹配,从而实现行人重识别。
行人重识别算法的分类主要有以下几种: 1. 基于深度学习的算法 基于深度学习的行人重识别算法是目前最为流行的一种算法。这种算法利用深度神经网络对行人图像进行特征提取和匹配,从而实现行人重识别。其中,常用的深度神经网络包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。 2. 基于传统特征的算法 基于传统特征的行...
行人重识别算法可以分为传统算法和深度学习算法两类。 一、传统算法: 1. 特征点提取与匹配算法:该算法通过提取行人的特征点,如头部、肩膀、手臂等来进行行人重识别。其过程包括特征点提取、特征点的匹配和行人模型的更新。该算法的成功率较高,但仅限于特定场景。 2. 局部特征描述算法:该算法使用行人的局部...
行人重识别恰好可以通过评估两张行人图像的相似度来实现 所以本次就使用Paddle官方模型库中的Metric Learning模型 实现一个简单的行人重识别算法 数据集介绍 本次使用的数据集是经典的行人重识别数据集Market-1501 Market-1501 数据集在清华大学校园中采集,夏天拍摄,在 2015 年构建并公开 它包括由6个摄像头(其中5...
即使行人离开摄像头视野,重新返回时,行人重识别算法也能够准确识别他们。 二、行人重识别的应用 1.人脸识别较为困难的情况下 随着人脸识别技术的迅速发展,相比较于行人识别,人脸识别已经较为成熟。然而,由于行人在穿着、配件等方面存在较大的变化,有时行人重识别技术能够在人脸识别较为困难的情况下取得更好的...
如上图,系统首先对视频画面中的行人进行检测,抽取其特征,进行结构化储存。当执行行人查找任务时,系统会先抽取输入图像中目标人物的特征,然后将其同数据库已保存的图像特征进行对比,搜索目标人物。 行人重识别任务的挑战 1、人物方向变换 2、人物着装与形态变换 ...
1.2重识别 重识别算法引入目标间的区分度,来提高跟踪算法的匹配精度,减少误匹配。同时重识别的特定目标再识别能力可以帮助丢失目标的轨迹重新匹配再次出现的目标,提高跟踪鲁棒性。重识别任务主要包括表观特征提取和相似性度量。 2 模型 采用one-shot方法,使用CenterNet作为检测器,添加与检测头并行的Re-ID模块,使其与检...
行人重识别涉及到多个任务,包括人体检测、人体姿态估计、行人跟踪等,同时也需要考虑到多样性、遮挡、光照变化等问题。 目前,行人重识别的经典算法主要包括传统的基于手工特征的方法和基于深度学习的方法。其中,基于手工特征的方法包括颜色直方图、局部二值模式、方向梯度直方图等,这些特征可以提取出行人图像的纹理、颜色...
行人重识别是指通过分析不同监控摄像头中的行人图像,将同一个行人在不同摄像头中的多个观测进行匹配和关联。通过行人重识别算法,可以实现跟踪同一个行人在不同监控场景中的行为和动态。 行人重识别算法的实现涉及到以下几个关键步骤: 1.行人检测与跟踪:首先,需要使用行人检测器对视频监控中的行人进行检测。
行人重识别算法的研究与优化可以提高视频监控系统的准确性和效率。 行人重识别算法是指在多个摄像头的视频监控系统中,通过识别和比对不同摄像头中的行人图像,实现行人的准确重识别。通过这种算法,可以迅速跟踪行人的活动轨迹并提供实时信息,从而提高视频监控系统的安全性和效率。 在行人重识别算法的研究中,准确的...