基于边缘概率和m-Best求解的行人再识别

指出了行人再识别应用之一是在同一场景、不同摄像头视角下，对查询集与候选集中的所有目标做出最优关联，其本质是二分图匹配问题．针对传统方法只在联合概率分布基础上寻找一个最优解， 没有利用其它候选解中的有用信息，不能保证最优解的正确性的问题，提出了利用边缘分布特点， 综合其它候选匹配点的信息，在联合匹配空间上使每一对匹配点的边缘分布最大化，从而提高求解质量; 且对联合匹配空间的边缘分布计算不可行，采用二叉树分割算法求m个最优解，以实现边缘概率的估计．实验表明: 将上述方法应用于行人再识别问题能有效改善再识别算法的精