MATLAB编写的人员重新识别代码

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）。

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。

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。

我们的ICCV 2013研究，专注于通过显著性匹配改善人员重新识别的Matlab代码，提升VIPeR和CUHK01数据集的评估效果。安装步骤包括下载VIPeR数据集，并在指定目录设置CUHK01数据集。针对Windows系统，需修改特定脚件路径。我们的演示demo_salmatch_cuhk01.m展示了在CUHK01数据集上运行的结果，达到了30.04%的精度。

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。

使用Matlab编写的人脸识别程序，可用于匹配多达十张人脸图像。

使用matlab编写的支持向量机人脸识别代码，基于先进的算法进行实现。支持向量机技术在人脸识别领域展现出卓越的性能和准确度，为图像识别研究提供了重要工具。

提供了基于LDA算法的Matlab代码，专注于图像识别和人脸识别领域，涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、路径规划等多个技术领域。

基于MATLAB的人脸识别是一种利用MATLAB平台实现人脸识别功能的系统。