摘要：目前行人重識(shí)別主要是基于完整人體的研究,但是某些特定場(chǎng)景下,完整行人圖片難以獲取,因此本文建立一個(gè)基于人頭的重識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù),并提出了相關(guān)算法.算法采用局部Fisher向量編碼和交叉視角二次判別分析算法,首先基于HSV顏色信息去描述特征,使用高斯混合模型對(duì)特征數(shù)據(jù)建模,然后Fisher向量加權(quán)聚合,最后對(duì)樣本的低維特征子空間和度量矩陣同時(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí).實(shí)驗(yàn)及分析證明了基于人頭的重識(shí)別算法的可行性,其中基于Rank1的重識(shí)別率達(dá)到89.29%.