《表2 在VIPeR、PKU-Reid和PKU-Reid数据集上的识别率》

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《最小均衡化后的行人重识别》

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为验证算法中HSV空间的有效性，采用与LAB颜色空间进行对比.先将图像转化为LAB空间，再进行相应的纹理特征提取，最后在VIPeR、PKU-Reid和i-LIDS-VID数据集分别进行实验，实验结果如表2.由表2可见，在VIPeR数据集上采用HSV颜色空间的识别结果rank1要比LAB颜色空间高13.51%；在PKU-Reid数据集上采用HSV颜色空间的识别结果rank1要比LAB颜色空间高7.02%；在i-LIDS-VID数据集上采用HSV颜色空间的识别结果rank1要比LAB颜色空间高8.50%.可见，采用HSV颜色空间的识别结果在3个数据集中都有最佳识别率.在3个数据集上对比采用HSV颜色空间和采用LAB颜色空间进行识别时，所得CMC曲线如图2.由图2（a）可见，在数据集VIPeR上，使用HSV空间的整体重识别效果要比LAB空间的好.由图2（b）可见，在数据集PKU Reid上，HSV空间的重识别率要比LAB空间收敛的快且效果好.由图2（c）可见，在数据集i-LIDS-VID上使用HSV空间的整体重识别效果比LAB空间的好.