用MATLAB敲qda,LOMO_XQDA
LOMO_XQDA
所属分类:人工智能/神经网络/深度学习
开发工具:matlab
文件大小:1129KB
下载次数:62
上传日期:2016-06-12 21:12:17
上 传 者:lorsson
说明: 行人重定位算法,识别效果非常好,有源码和文章
(Person re-identification is an important technique towards
automatic search of a person’s presence in a surveillance
video. Two fundamental problems are critical for
person re-identification, feature representation and metric
learning. An effective feature representation should be robust
to illumination and viewpoint changes, and a discriminant
metric should be learned to match various person images.
In this paper, we propose an effective feature representation
called Local Maximal Occurrence (LOMO), and
a subspace and metric learning method called Cross-view
Quadratic Discriminant Analysis (XQDA). The LOMO feature
analyzes the horizontal occurrence of local features,
and maximizes the occurrence to make a stable representation
against viewpoint changes. Besides, to handle illumination
variations, we apply the Retinex transform and a
scale invariant texture operator. To learn a discriminant
metric, we propose to learn a discriminant low dimensional
subspace by cross-vi)
文件列表:[举报垃圾]
LOMO_XQDA
.........\bin
.........\...\Retinex.mexa64,28477,2015-05-05
.........\...\Retinex.mexglx,26658,2015-05-06
.........\...\Retinex.mexw32,29184,2015-05-04
.........\...\Retinex.mexw64,43520,2014-08-05
.........\code
.........\....\Demo_LOMO.m,868,2015-05-04
.........\....\Demo_XQDA.m,2188,2015-05-06
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.........\....\LOMO.m,11237,2015-05-04
.........\....\MahDist.m,1091,2015-05-04
.........\....\SILTP.m,5268,2012-06-20
.........\....\XQDA.m,5660,2015-05-04
.........\data
.........\images
.........\Liao-CVPR15-LOMO-XQDA.pdf,1425131,2015-05-04
.........\LICENSE,387,2015-05-06
.........\README.txt,1929,2015-05-06
.........\results
.........\.......\cuhk01_lomo_xqda.mat,2712,2015-05-04
.........\.......\cuhk03_detected_lomo_xqda.mat,2712,2015-05-04
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.........\.......\qmul_grid_lomo_xqda_camera-network.mat,2712,2015-05-04
.........\.......\viper_lomo_xqda.mat,2712,2015-05-04
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