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基于增强聚合通道特征的实时行人重识别
被引量：
9
1
作者
黄新宇
许
娇
龙
+1 位作者
郭纲
郑二功
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2017年第9期113-121,共9页
由于目标姿态、摄像头角度、光线条件等因素的影响,行人重识别仍然是一个具有挑战性的问题。目前大多数方法主要注重提高重识别精度,对实时性考虑较少。因此,本文提出了一种基于增强聚合通道特征(ACF)的实时行人重识别算法。利用ACF对...
由于目标姿态、摄像头角度、光线条件等因素的影响,行人重识别仍然是一个具有挑战性的问题。目前大多数方法主要注重提高重识别精度,对实时性考虑较少。因此,本文提出了一种基于增强聚合通道特征(ACF)的实时行人重识别算法。利用ACF对行人进行检测,并在此基础上,结合直方图特征和纹理特征构成增强ACF,作为行人重识别的特征描述子。利用测度学习方法对重识别模型进行训练。在4个数据集上的实验结果表明,与传统的重识别特征相比,提出的特征描述子逼近最好的重识别准确率,并且具有更快的计算速度。整个行人检测与重识别系统的运行速度达到10 frame·s^(-1)以上,基本可以满足实时行人重识别的需求。
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关键词
图像处理
实时行人重识别
增强聚合通道特征
测度学习
深度学习
原文传递
基于CityGML的三维城市模型实时可视化研究
被引量：
5
2
作者
许
娇
龙
李军
景宁
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期1243-1246,1253,共5页
针对CityGML(City Geography Markup Language)城市模型实时可视化问题,提出一种流式读取与数据绑定结合的快速解析办法以及多线程并行处理的数据加载策略,通过将模型数据重新组织成Direct3D网格对象实现了对三维图形的高效渲染。实验...
针对CityGML(City Geography Markup Language)城市模型实时可视化问题,提出一种流式读取与数据绑定结合的快速解析办法以及多线程并行处理的数据加载策略,通过将模型数据重新组织成Direct3D网格对象实现了对三维图形的高效渲染。实验部分给出了.Net平台下基于C#与Direct3D的三维可视化结果,证明了方法的有效性。
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关键词
CITYGML
实时可视化
三维城市模型
三维GIS
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职称材料
基于增量零空间Foley-Sammon变换的行人重识别
被引量：
4
3
作者
黄新宇
郭纲
+1 位作者
许
娇
龙
姜天
娇
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期405-410,共6页
提出了一种基于增量零空间Foley-Sammon变换(FST)的行人重识别方法,能在有效地获取到新数据时对之前的重识别模型进行快速更新。首先对零空间FST中的类内散度矩阵和总体散度矩阵进行增量学习,利用新加入的数据分别对两个矩阵进行更新,...
提出了一种基于增量零空间Foley-Sammon变换(FST)的行人重识别方法,能在有效地获取到新数据时对之前的重识别模型进行快速更新。首先对零空间FST中的类内散度矩阵和总体散度矩阵进行增量学习,利用新加入的数据分别对两个矩阵进行更新,不需要在整个新旧数据上重新计算;得到更新后的类内散度矩阵和总体散度矩阵后,通过对其进行正交分解最终得到零空间投影矩阵。在VIPeR和PRID_2011两个数据集上实验的结果表明,本文方法通过增量学习获得模型的重识别准确率和采用批量重训练方法相当;并且本文方法可适用于动态场景下的实时自适应增量更新。本文针对行人重识别任务提出的增量学习方式,在增量学习过程中不需要对原始数据重复计算,模型更新速度快,且精度随数据增加而稳定增长。
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关键词
行人重识别
Foley-Sammon变换(FST)}增量学习
原文传递
题名
基于增强聚合通道特征的实时行人重识别
被引量：
9
1
作者
黄新宇
许
娇
龙
郭纲
郑二功
机构
中国人民解放军空军航空大学飞行器控制系
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2017年第9期113-121,共9页
基金
国家自然科学基金(6160011396)
吉林省教育厅"十三五"科学技术研究项目(吉教科合字[2016]第515号)
文摘
由于目标姿态、摄像头角度、光线条件等因素的影响,行人重识别仍然是一个具有挑战性的问题。目前大多数方法主要注重提高重识别精度,对实时性考虑较少。因此,本文提出了一种基于增强聚合通道特征(ACF)的实时行人重识别算法。利用ACF对行人进行检测,并在此基础上,结合直方图特征和纹理特征构成增强ACF,作为行人重识别的特征描述子。利用测度学习方法对重识别模型进行训练。在4个数据集上的实验结果表明,与传统的重识别特征相比,提出的特征描述子逼近最好的重识别准确率,并且具有更快的计算速度。整个行人检测与重识别系统的运行速度达到10 frame·s^(-1)以上,基本可以满足实时行人重识别的需求。
关键词
图像处理
实时行人重识别
增强聚合通道特征
测度学习
深度学习
Keywords
image processing
real-time pedestrian reidentification
enhanced aggregated channel features
metric learning
deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
基于CityGML的三维城市模型实时可视化研究
被引量：
5
2
作者
许
娇
龙
李军
景宁
机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期1243-1246,1253,共5页
基金
国家自然科学基金(40801160)
国家高技术研究发展计划(863计划)重点项目课题(2007AA12020203)
文摘
针对CityGML(City Geography Markup Language)城市模型实时可视化问题,提出一种流式读取与数据绑定结合的快速解析办法以及多线程并行处理的数据加载策略,通过将模型数据重新组织成Direct3D网格对象实现了对三维图形的高效渲染。实验部分给出了.Net平台下基于C#与Direct3D的三维可视化结果,证明了方法的有效性。
关键词
CITYGML
实时可视化
三维城市模型
三维GIS
Keywords
CityGML
real-time visualization
3D city model
3D GIS
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于增量零空间Foley-Sammon变换的行人重识别
被引量：
4
3
作者
黄新宇
郭纲
许
娇
龙
姜天
娇
机构
中国人民解放军空军航空大学飞行器控制系
出处
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期405-410,共6页
基金
国家自然科学基金(6160011396)资助项目
文摘
提出了一种基于增量零空间Foley-Sammon变换(FST)的行人重识别方法,能在有效地获取到新数据时对之前的重识别模型进行快速更新。首先对零空间FST中的类内散度矩阵和总体散度矩阵进行增量学习,利用新加入的数据分别对两个矩阵进行更新,不需要在整个新旧数据上重新计算;得到更新后的类内散度矩阵和总体散度矩阵后,通过对其进行正交分解最终得到零空间投影矩阵。在VIPeR和PRID_2011两个数据集上实验的结果表明,本文方法通过增量学习获得模型的重识别准确率和采用批量重训练方法相当;并且本文方法可适用于动态场景下的实时自适应增量更新。本文针对行人重识别任务提出的增量学习方式,在增量学习过程中不需要对原始数据重复计算,模型更新速度快,且精度随数据增加而稳定增长。
关键词
行人重识别
Foley-Sammon变换(FST)}增量学习
Keywords
pedestrian re-idemification
Foley-Sammon transform （FST）
incremental learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于增强聚合通道特征的实时行人重识别
黄新宇
许
娇
龙
郭纲
郑二功
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2017
9
原文传递
2
基于CityGML的三维城市模型实时可视化研究
许
娇
龙
李军
景宁
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012
5
下载PDF
职称材料
3
基于增量零空间Foley-Sammon变换的行人重识别
黄新宇
郭纲
许
娇
龙
姜天
娇
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
4
原文传递
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