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基于增强特征融合网络的行人重识别方法
被引量：
7
1
作者
刘玉杰
周彩云
+1 位作者
李宗民
李华
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期232-240,共9页
针对行人重识别技术受遮挡、背景冗余、光照、姿态以及检测误差等问题的影响,鲁棒的行人特征表达对正确检索行人越来越重要.为了利用对齐特征和度量学习的优势,进一步分析局部空间语义特征.首先,在特征层面:一是在ResNet50框架中嵌入空...
针对行人重识别技术受遮挡、背景冗余、光照、姿态以及检测误差等问题的影响,鲁棒的行人特征表达对正确检索行人越来越重要.为了利用对齐特征和度量学习的优势,进一步分析局部空间语义特征.首先,在特征层面:一是在ResNet50框架中嵌入空间变换结构,自适应对齐局部区域空间特征,解决因局部区域不对齐导致的空间语义不一致的问题;二是通过对齐的局部特征设计一种增强特征融合网络,充分利用语义信息间的关联性提取图像的细节特征.然后,在损失函数层面:提出一种排序矩阵方法选取区域样本对,设计了一种局部三元组损失计算方法,联合正则化分类损失共同训练网络,充分利用融合的增强特征,达到高效度量的效果.最后,文中方法结合现有的重排算法进一步提高了Rank-1与mAP检索精度,在行人重识别基准数据集Market-1501上的实验结果,证明了本文方法的有效性.
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关键词
空间语义
特征
增强特征融合网络
排序矩阵
局部三元组损失
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职称材料
题名
基于增强特征融合网络的行人重识别方法
被引量：
7
1
作者
刘玉杰
周彩云
李宗民
李华
机构
中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
中国科学院大学
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期232-240,共9页
基金
国家自然科学基金(61379106,61379082,61227802)
山东省自然科学基金(ZR2013FM036,ZR2015FM011).
文摘
针对行人重识别技术受遮挡、背景冗余、光照、姿态以及检测误差等问题的影响,鲁棒的行人特征表达对正确检索行人越来越重要.为了利用对齐特征和度量学习的优势,进一步分析局部空间语义特征.首先,在特征层面:一是在ResNet50框架中嵌入空间变换结构,自适应对齐局部区域空间特征,解决因局部区域不对齐导致的空间语义不一致的问题;二是通过对齐的局部特征设计一种增强特征融合网络,充分利用语义信息间的关联性提取图像的细节特征.然后,在损失函数层面:提出一种排序矩阵方法选取区域样本对,设计了一种局部三元组损失计算方法,联合正则化分类损失共同训练网络,充分利用融合的增强特征,达到高效度量的效果.最后,文中方法结合现有的重排算法进一步提高了Rank-1与mAP检索精度,在行人重识别基准数据集Market-1501上的实验结果,证明了本文方法的有效性.
关键词
空间语义
特征
增强特征融合网络
排序矩阵
局部三元组损失
Keywords
spatial semantic feature
strong feature fusion networks
ranking matrix
local triplet loss
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于增强特征融合网络的行人重识别方法
刘玉杰
周彩云
李宗民
李华
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
7
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