【摘 要】
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针对卡口环境及大样本情况下,基于样本数据量大时对测试图像使用Rank SVM排名结果会很靠后,提出了一种新的基于随机森林和Rank SVM的行人识别方法 RF-SVM(Rondom Forest SVM)
【基金项目】
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广西自然科学基金项目(2013GXNSFAA019326);国家科技支撑计划课题(2014BAK11B02)
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针对卡口环境及大样本情况下,基于样本数据量大时对测试图像使用Rank SVM排名结果会很靠后,提出了一种新的基于随机森林和Rank SVM的行人识别方法 RF-SVM(Rondom Forest SVM)。首先,单个训练样本提取多维特征向量,经Kmeans算法将所有训练样本的特征向量聚类,根据随机森林得到测试目标的预测类别,在此类范围内采用Rank SVM算法,将相似度排名顺序作为行人识别结果。与传统方法相比,引用了随机森林预测分类的方法,避免了测试图像与全体样本进行相似度匹配,仅在预测到的类别中使用Rank SVM,这样得到的既准确又相对单一的Rank SVM排名结果更靠前,聚类算法结合随机森林起到一个对样本数据初筛的作用。基于VIPeR样本库的实验证明,该方法对行人姿态变化具有鲁棒性,相比MCC与Rank SVM等文中实验列举的传统算法识别准确率高。
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