文件名称:
通过半监督词典整流学习对人员进行重新识别
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文件大小: 328kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-08
详细说明：目前，在人员重新识别领域，常用的监督学习算法需要大量的标记样本，这不利于模型的推广。 另一方面，由于缺乏判别信息，无监督学习算法的准确性低于有监督算法。 为了解决本文中的这些问题，我们在基本的字典学习中利用小尺寸的带标签样本添加判别信息。 此外，将字典学习的稀疏系数分解为原始特征的投影问题，并通过标记样本训练投影矩阵，将其转换为度量学习问题。 因此，它通过结合字典学习和度量学习来整合这两种方法的优点。 训练数据后，使用新的投影矩阵将未标记的特征投影到新的特征子空间中，并重构样本的标签。 然后，将半监督学习问题转换为带有Laplace术语的监督学习问题。 在VIPeR，PRID，iLIDS和CUHK01等不同的公共行人数据集上进行的实验表明，我们的方法的识别精度要优于其他现有的人员识别方法。
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