多方向局部相位量化模式及纹理分类

梯度是图像的一种的特征，而同时考虑不同方向上的梯度信息是一种更加有效利用梯度的方式，因此提出多方向梯度的纹理局部相位量化模式算法。多方向梯度的纹理局部相位量化模式首先从不同方向提取图像的梯度特征，然后对每个方向上的梯度特征采用局部相位量化方法进行编码，各方向梯度采用相位量化编码后的特征连接成一个匹配特征向量。为了充分利用图像的梯度信息，还探讨了块模式的局部相位量化方法。两个纹理数据库和一个掌纹数据库上的实验充分表明，对图像各方向上的梯度信息进行局部相位量化编码是一种有效的纹理特征提取算法。     

开放式行人再识别研究进展综述

开放式行人再识别是在一个未知的空间环境中,候选行人库中并不一定包含有待检索的行人,被视为图像检索的子问题,是比封闭式行人再识别更具挑战和更为实用的应用研究。本文首先总结了开放式行人再识别的发展历程,与封闭式行人再识别的异同,开放式行人再识别建模过程和数据集的比较分析;然后重点总结了开放式行人再识别技术的研究方法,它们分别是以数据为驱动的研究方法、以效率为驱动的研究方法和以实际应用为驱动的研究方法;最后对开放式行人再识别技术的研究难点和未来发展进行了较为详细的分析和探讨。