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在跨場景行人識(shí)別過程中，為了解決多種特征以一個(gè)固定的權(quán)重融合導(dǎo)致行人識(shí)別率低、識(shí)別速度慢的問題，提出基于自適應(yīng)特征選擇的動(dòng)態(tài)加權(quán)平均排名行人識(shí)別方法。首先，將GrabCut算法和基于流形排序顯著性檢測算法相融合，提高行人外觀特征提取的準(zhǔn)確性；然后，提出自適應(yīng)顯著特征選擇方法，有效地提取行人特征描述；最后，通過動(dòng)態(tài)加權(quán)平均排名模型將多特征融合。實(shí)驗(yàn)表明，所提出的方法提高了行人識(shí)別的準(zhǔn)確性，同時(shí)對(duì)姿態(tài)的變化具有較好的魯棒性。
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