Resumen

La reidentificación de personas, que tiene como objetivo rastrear a las personas a través de cámaras no superpuestas, es una tarea fundamental en el procesamiento automatizado de videos. Las personas en movimiento a menudo aparecen de manera diferente al ser vistas desde diferentes cámaras no superpuestas debido a diferencias en la iluminación, la pose y las propiedades de la cámara. El histograma de colores es una característica global de un objeto que se puede utilizar para la identificación. Este histograma describe la distribución de todos los colores en el objeto. Sin embargo, el uso de histogramas de colores tiene dos desventajas. En primer lugar, los colores cambian de manera diferente bajo diferentes iluminaciones y ángulos. En segundo lugar, los histogramas de colores tradicionales carecen de información espacial. Utilizamos un espacio de color basado en la percepción para resolver el problema de iluminación de los histogramas tradicionales. También utilizamos el modelo de coincidencia de pirámide espacial (SPM) para mejorar la información espacial de la imagen en los histogramas de colores. Finalmente, utilizamos el modelo

• Materias:Modelo Matemático Superálgebras Gráfico bipartito Números trapezoidales
• Subjects:Mathematical model Superalgebras Bipartite graph Trapezoidal numbers
• Palabras claves:Reidentificación de personas; Histograma de color; Iluminación; Información espacial; Espacio de color basado en percepción; Modelo de mezcla gaussiana
• Keywords:Person reidentification; Color histogram; Illumination; Spatial information; Perception-based color space; Gaussian mixture model