使用Matlab进行人员重新排名的差分编码代码实现

Matlab环境下的LAD算法被应用于人脸识别领域。

本提供利用 MATLAB 实现的差分方程模型代码。

人脸识别的主成分分析在Matlab开发中应用广泛，其中GPCA技术被用来识别人脸。

这是一个使用Matlab编写的水准网平差文件，能够通过整理和读入已知的高程信息，自动计算出平差结果。

这是一个Matlab版本的中心差分卡尔曼滤波器源代码，按照程序规范输入输出数据即可直接使用。

这个例子展示了如何使用差分方差法来估计给定序列的Hurst参数。通过Matlab工具，用户可以进行数据分析和可视化，以便更好地理解序列的特性。

解调器采用1位差分延迟检测调制（DBPSK），通过1位延迟差分检测的结果，直接得到原始码数据，同时包含平方根升余弦滤波器。

希望这份Matlab实现的分形图像编码技术能为研究该领域的同行提供帮助和参考。

我设计了这个简单的项目，用于比较和评估不同版本的人员重新识别代码是否能产生相似的结果。这些只是评估代码的测试示例。我比较了Python和MATLAB版本的结果。数据包括一个示例案例，其中包含100个查询图像和5332个库图像，以及它们的身份、摄像机和查询画廊距离矩阵。Python版本使用了来自Open-ReID的ranking.py和main.py来计算CMC和mAP分数，而MATLAB版本使用了来自Re-Ranking Person的evaluation.m和compute_AP.m，与Market1501数据集兼容。要运行Python版本，需要安装numpy和scikit-learn，切换到python_version目录并运行python main.py。要运行MATLAB版本，切换到matlab_version目录并运行MATLAB，然后运行main.m。您可以比较两个版本的结果，注意它们在CMC分数上的一致性。