[发明专利]基于局部高频次特征和混合度量学习的行人重识别方法

摘要

本发明公开了一种基于局部高频次特征和混合度量学习的行人重识别方法，采用局部频次特征表示方法，在光照和视角变化条件下提取目标图像的颜色和纹理特征集合，并采用滑动窗口来描述局部细节提取图像特征，取局部高频次出现的特征最大值作为特征值，获得多尺度的特征描述符级联。在子空间降维以后，根据样本出现的后验概率得到度量学习矩阵及其混合度量学习矩阵的权重系数，最终得到相似程度作为行人重识别的依据。本发明可以在多摄像头监控场景下利用行人外观特征识别出与给定行人相关图像，在智能监控、智能安保、刑事侦查、行人检索、行人跟踪和行为分析等领域具有较好应用价值。