《表4 5次增量情况下在VIPeR数据集上的识别率Tab.4 Recognition rates of five incremental cases on VIPeR dataset》

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《基于增量零空间Foley-Sammon变换的行人重识别》

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同时，对每次使用不同大小的增量也进行了实验，实验结果见表2、表3和表4。由表可见，当采用不同次数的增量更新原始模型时，随着样本的增加，重识别模型的判别能力也得到稳步提高，准确率一直处于逐步上升的趋势，并且在最后一次增量更新完成时达到了与批量方式同样的识别准确率。实验结果表明，本文提出的增量更新算法不受增量次数的影响，使得可以选择更加灵活的增量方式。