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在跨場景行人識別過程中，為了解決多種特征以一個固定的權重融合導致行人識別率低、識別速度慢的問題，提出基于自適應特征選擇的動態(tài)加權平均排名行人識別方法。首先，將GrabCut算法和基于流形排序顯著性檢測算法相融合，提高行人外觀特征提取的準確性；然后，提出自適應顯著特征選擇方法，有效地提取行人特征描述；最后，通過動態(tài)加權平均排名模型將多特征融合。實驗表明，所提出的方法提高了行人識別的準確性，同時對姿態(tài)的變化具有較好的魯棒性。
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