22、人员重识别与户外视频序列阴影去除技术解析

人员重识别与户外视频序列阴影去除技术解析

人员重识别实验结果

在人员重识别的研究中，相关算法在真实数据集上进行了全面评估。该数据集包含由安装在火车上两个不同位置（走廊和车厢）的摄像头采集的 35 人的视频序列。由于这两个摄像头设置角度不同，且视频采集受快速光照变化、反射、振动等多种因素影响，该数据集极具挑战性。

对于每个人经过摄像头的情况，会提取 20 帧间隔均匀且人物完整可见的图像。在实验中，计算了三种类型的特征签名：
1. 每个颜色通道有 8 个区间的颜色直方图和空间直方图。
2. 每个颜色通道有 8 个区间，路径长度特征也有 8 个区间的颜色/路径长度描述符。

在提取特征签名之前，会对每个轮廓应用光照不变性处理。对于每个在一个摄像头前经过的查询对象，计算其与另一个摄像头中每个候选对象之间的距离（即不相似度），然后将这些距离按升序排列，并计算排名为 k 时的正确重识别概率，从而得到累积匹配特征（CMC）曲线，以展示系统的性能。

特征类型	RGB 空间重识别率	直方图均衡化重识别率
颜色直方图	-	-
空间直方图	51%	97%
颜色/路径长度描述符	-