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针对多相机视域下行人目标匹配正确率不高的问题，基于无监督显著性学习和局部特征匹配提出一种全局最优匹配模型。将不同视域间的目标匹配进行关联，每对相机的直接匹配受制于其间接匹配的监督，同时修正直接匹配中发生的误配。将经过亮度补偿后的图像帧分成若干局部块，通过无监督显著学习得到图像块的显著性得分，并结合目标图像块特征匹配的相似度得分，利用双向相似度计算目标间的相似度得分，并将其作为模型输入。基于标准数据库WARD和Shinpuhkan2014进行实验，结果表明，该模型能有效提高多相机监控网络下目标匹配的正确率。
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