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基于部件融合特征的车辆重识别算法

作者:李熙莹; 周智豪; 邱铭凯 中山大学智能工程学院; 广州510006; 广东省智能交通系统重点实验室; 广州510006; 视频图像智能分析与应用技术公安部重点实验室; 广州510006; 视频图像信息智能分析与共享应用技术国家工程实验室; 北京100048

摘要:针对车辆型号相同但车辆个体不同的重识别问题,提出一种新的车辆重识别算法。运用部件检测算法获取不同车辆之间差异较大的车窗和车脸区域,对检测到的车窗和车脸区域进行特征提取并进行融合,生成新的融合特征,计算图像特征之间距离度量进行分类识别。在中山大学公开数据集VRID-1上进行测试,结果表明,该算法的Rank1匹配率达到66.67%,明显优于经典的传统特征表征算法,从而验证该算法是可行且有效的。

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计算机工程

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