基于改進(jìn)型多粒度超圖的行人序列重識(shí)別

——Person sequence re-identification algorithm based on improved multi-granularity hypergraph

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摘 要：近年來(lái)，跨攝像頭行人識(shí)別成為研究的一個(gè)熱點(diǎn)，利用深度學(xué)習(xí)可以快速地識(shí)別行人，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)一步研究跨攝像頭行人重識(shí)別。多粒度超圖同時(shí)利用視頻序列中的空間和時(shí)間線索，大大提升行人重識(shí)別的識(shí)別率，但是多粒度超圖算法計(jì)算量比較大，識(shí)別速度較慢。因此，本文提出了一種改進(jìn)型多粒度超圖算法，通過(guò)與多粒度超圖模型試驗(yàn)對(duì)比，結(jié)果表明，改進(jìn)型多粒度超圖算法在保證識(shí)別率不降低的情況下，識(shí)別速度明顯提升。（剩余2635字）