Matlab代码优化工具ICCV2013人员重新识别研究

Matlab代码库重新实现了ICCV 2013年论文中的细粒度分类方法。该方法主要通过将前景划分为子区域，并从对齐的前景段中提取特征来实现。详细的代码结构和运行说明包含在代码结构说明文件夹中，用户需依次执行 step1_trainEncoder.m; step2_encoding.m; step3_libsvm_kernel.m; step4_libsvm_aggre.m; step5_libsvm_traintest.m。这些脚本需要并行处理所有图像数据集。除了基于Bag-of-Words特征的基线方法外，还包含了个人实验文件夹，如latent SVM文件夹，用户可按需忽略。

MATLAB编写的人员重新识别代码是用于从两个不同摄像头检索两个行人图像，并比较它们以确定是否属于同一个人的工具。这种方法利用二进制分类器来区分图像是否匹配。详细操作包括加载并调整图像大小为128x64像素，并提取HoG特征。训练了支持向量机（SVM）分类器来评估图像的相似性，使用的数据存储在“ person re-id test.mat”和“ person re-id train.mat”中。多种技术已应用于此项目，包括HOG特征、颜色直方图和深层特征的使用。

在这个软件包中，您可以找到MATLAB代码的更新版本，用于通过局部特征的对称驱动累积进行人员重新识别。作者M. Farenzena，L. Bazzani，A. Perina，V. Murino和M. Cristani在2010年IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）中提供了三个演示：L_main_tagging_SvsS.m用于单次交叉验证，L_main_tagging_MvsM.m用于多次交叉验证，并且在CMC_curves文件夹中提供了CMC曲线。此外，软件包还包含了在其方法中使用的其他库，如最大稳定色彩区域（addLibs/mscr）和CVlab（addLibs）。

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。

MATLAB代码影响分析显示，使用基于密度自适应核的方法对人员重新识别有显著效果。

此存储库实现了一种改进的深度学习架构，用于人员重新识别。主要使用的深度学习库是dlib v19.0 +，要求C++11兼容的编译器、CUDA 7.5或更高版本、cuDNN v5或更高版本、CMake v2.8.12 +、HDF5 v1.8.16 +。代码仅在Ubuntu 16.04上进行了构建和测试。安装和构建此代码需要使用CMake进行管理。

这是用差分编码实现的Matlab代码，用于对人员重新识别进行重新排序。该代码支持论文“使用k倒数编码对人员重新识别进行重新排序”中描述的IDE基准重新排序，适用于CUHK03的新培训/测试协议。如果您在研究中使用此代码，请参考以下引用：@article{zhong2017re, title={Re-ranking Person Re-identification with k-reciprocal Encoding}, author={Zhong, Zhun and Zheng, Liang and Cao, Donglin and Li, Shaozi}, booktitle={CVPR}, year={2017}}。该方法受到参考文献[2]的邻居编码方法启发。

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