基于统计推断的行人再识别算法AStatistical-电子与信息学报.PDF

第36 卷第7 期 电 子 与 信 息 学 报 Vol.36No.7 2014 年7 月 Journal of Electronics Information Technology Jul. 2014 基于统计推断的行人再识别算法 杜宇宁* 艾海舟 (清华大学计算机系 北京 100084) 摘 要：行人再识别是指给定一张行人图像，在已有的可能来源于非交叠摄像机视场的行人图像库中，识别出与此 人相同的图像。研究该问题有着非常重要的现实意义，同时也面临许多挑战。该文提出一种基于统计推断的行人再 识别算法。该算法从统计推断的角度出发学习两幅行人图像的相似度度量函数，利用此函数从行人图像库中有哪些信誉好的足球投注网站待 查询的人。在公共数据集VIPeR 上的实验表明，该算法性能优于已有的行人再识别算法，学习相似度度量函数的 时间花销明显少于已有的基于学习的算法，并且在只有少量训练样本时，缓解了学习相似度度量函数的过拟合问题。 关键词：计算机视觉；行人再识别；相似度度量函数；统计推断 中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1009-5896(2014)07-1612-07 DOI: 10.3724/SP.J.1146.2013.01144 A Statistical Inference Approach for Person Re-identification Du Yu-ning Ai Hai-zhou (Computer Science and Technology Department, Tsinghua University, Beijing 100084, China) Abstract: Person re-identification, identifying the same person’s images in an existing database come from non-overlapping camera views, is a valuable but challenging task. This paper proposes a statistical inference approach for person re-identification. A similarity measure of two person images is learned from a statistical inference perspective. Then the similarity measure is utilized to query a person from a gallery set. The proposed approach is demonstrated on VIPeR dataset, and the experiment shows that it outperforms the state-of-the-art approaches. Besides, it costs less time than the existing learning-based ones in training, and alleviates the over-fitting problem when there are few training data. Key words: Computer vision; Person re-identification; Similarity measure; Statistical inference 1 引言 置，无疑将会大大提高警察搜捕犯罪嫌疑人的效率。