行人重识别比赛总结.md

行人重识别ppt，配合基于行人重识别的深度嵌入鉴别特征学习

来自清华大学，文章贡献在于无需使用格外的处理，例如姿态估计、ROI区域的检测等等，简单方便。针对因检测到的行人图像存在遮挡、不完整、分辨率低等问题而导致重识别精度差，本文提出了如下解决思路：1.通过基

行人重识别是我们课题组在做的一个项目，本文档里面包含了行人重识别的必读经典论文。

该资源是文档形式主要讲述的是如何利用度量学习与局部显著性学习相结合实现对行人重识别。

以人身为主的图片较好-svdExtractEnergyTest-提取灰度和彩色特征效果较好

小小的行人重识别界面Demo

行人重识别——评价指标Rank-nCMCPrecision & RecallmAPmINP Rank-n Query前n个结果中出现正确结果的概率 例如: lable为m1,在100个样本中搜

该代码实现了对行人重识别，准确率达到88%左右，最好的情况的下可以达到90%。

跨模态行人重识别数据集 Nguyen Dat Tien, Hong Hyung Gil, Kim Ki Wan, et al. Person Recognition System Based on a

行人重识别的综述 一个行人沿着图中红色的轨迹从左往右经过了拐角处的两个摄像头。（两个摄像头拍摄的范围没有交叉的部分），即经过一个摄像头后，中间有一段时间没有被任何摄像头拍到，然后再经过第二个摄像头，