TY -的A2 Roccetti马可AU -李,王盟——勇,张盟,魏元盟——红星,施PY - 2021 DA - 2021/03/18 TI -车辆通过Multifeature Reidentification超图融合SP - 6641633六世- 2021 AB -车辆Reidentification指的是任务的匹配车辆不重叠的相机,这是智能交通系统的关键问题之一。由于车辆的外观相似的道路,传统的方法不能很好地运行在车辆具有高相似度。在本文中,我们利用超图表示集成图像特征和解决车辆通过超图re-ID学习算法的问题。特征描述符只能从一个方面提取特征。合并多个特征描述符,一个有效的和适当的表现尤为必要,和一个超图自然是适合高阶关系建模。此外,相机之间的交通状态的时空相关性约束以外的形象,这可以极大地提高re-ID精度不同的车辆与相似的表象。本文中的方法使用超图优化学习查询图像和图像之间的相似性在图书馆。通过使用一对和高阶关系查询对象和图像库,相似性测量方法相比,改进的直接匹配。图像库上的实验构建本文演示了使用的有效性multifeature超图融合和时空相关性模型在车辆reidentification来解决问题。SN - 1687 - 7578你2021/6641633 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2021/6641633——摩根富林明-国际期刊的数字多媒体广播PB - Hindawi KW - ER