《表2 数据集PRID 2011上相关方法的识别率》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《多属性融合网络的行人重识别方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

表1和表2为在数据集iLIDS-VID和PRID 2011上的实验评估的结果。数据集中的部分图像经过底部裁剪处理后增加了行人重识别的难度，因此三种方法相比直接在标准数据集上应用的结果都有所下降。但是本文所提方法受到的影响较小，比另外两种方法的准确率高。在数据集iLIDS-VID上，B1在rank1上的准确率为50.7%，B2由于增加了质量评估模块，比B1的结果增高了4%。文中所提方法结合了属性局部特征，在rank1上的准确率能够达到63.3%，比B1和B2的结果分别增加了12.6%和8.6%。另外，在数据集PRID 2011上，对比实验结果表明本文所提方法比B1和B2的准确率分别增加了10.0%和4.4%。