关键词：行人再识别1 行人检索2 卷积神经网络3 pca4 多特征5 

摘要：早期的行人再识别主要通过全局特征进行图像检索,使用全局特征的方法遇到了瓶颈后,对局部特征的研究渐渐成为一种趋势。广义上来说,局部特征属于多特征。对来自同一张特征图的局部特征和全局特征,局部特征的数量较多,可以包含更多的信息,在一定程度上更容易取得较高的性能。文章使用全局特征训练的模型作为基线,在此基础上通过主成分分析进行多特征提取,从而完成再识别任务。在Market1501、CUHK03和DukeMTMC-reID上的实验表明,基于全局特征的行人检索的rank-1明显高于大多数方法但mAP略低;基于多特征的改进方法 rank-1比前者稍有提高,mAP有明显提高。

信息通信杂志要求:

{1}作者工作单位直接排印在作者姓名之下，并在其工作单位名称之前加与作者姓名序号相同的数字；各工作单位之间连排时以分号隔开。

{2}所投稿件须保证文章版权的独立性，无抄袭、署名排序无争议、文责自负，勿一稿多投。

{3}中图分类号按《中国图书馆分类法》（第4版）标引分类号。

{4}注释均采用当页脚注连排，标号为①、②、③……

{5}来稿内容涉及国家、省级科研基金资助者，请附基金复印件，我刊将给予优先发表。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社