《表2 高斯遮罩和STEL算法的比较 (%)》

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《行人再识别问题中背景抑制方法的研究》

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从表2可以看出，高斯遮罩模型对行人图像中的背景有很好的抑制作用，引入适当均值方差的高斯遮罩可以有效提升行人再识别系统的准确率；而使用STEL等方法直接滤除背景后，由于人体部分像素丢失以及轮廓处梯度值的剧烈变化，行人再识别系统的准确率反而明显下降。而通过平滑滤波去除前一步骤的噪点，也并不能根本上改变这种方法的缺点，同样造成了识别率的下降。