结合Lab模型与EHOG特征的摄像机离散视域人物外表匹配

TP391; 针对摄像头离散区域存在的光照变化、视角变化等干扰,提出一种结合Lab模型以及扩展梯度方向直方图特征的方法来改善人物外表匹配的准确率.对于描述目标全局信息的Lab模型,提出一种排序最近邻聚类算法进行颜色聚类,然后使用分块颜色匹配算法计算观察值之间的颜色相似度.对于描述目标局部信息的扩展梯度方向直方图特征,使用巴氏距离计算2个观察值之间的相似度.全局信息可以很好地描述目标外形,并且能够适应摄像头视角的变化以及目标尺度上的改变.局部信息对光照变化具有更强的鲁棒性,它能够增强模型的辨别能力.全局信息和局部信息的结合保证了所提出算法的精确度和鲁棒性.室内实验结果显示所提出的算法具有较高的正...

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Veröffentlicht in:	东南大学学报（英文版） 2012, Vol.28 (4), p.422-427
Hauptverfasser:	杨彪, 林国余, 张为公
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TP391; 针对摄像头离散区域存在的光照变化、视角变化等干扰,提出一种结合Lab模型以及扩展梯度方向直方图特征的方法来改善人物外表匹配的准确率.对于描述目标全局信息的Lab模型,提出一种排序最近邻聚类算法进行颜色聚类,然后使用分块颜色匹配算法计算观察值之间的颜色相似度.对于描述目标局部信息的扩展梯度方向直方图特征,使用巴氏距离计算2个观察值之间的相似度.全局信息可以很好地描述目标外形,并且能够适应摄像头视角的变化以及目标尺度上的改变.局部信息对光照变化具有更强的鲁棒性,它能够增强模型的辨别能力.全局信息和局部信息的结合保证了所提出算法的精确度和鲁棒性.室内实验结果显示所提出的算法具有较高的正确匹配率.
ISSN:	1003-7985
DOI:	10.3969/j.issn.1003-7985.2012.04.009