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题名基于多信息流动卷积神经网络的行人再识别
被引量：8
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作者
桑海峰
王传正
吕应宇
何大阔
刘晴
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机构
沈阳工业大学信息科学与工程学院
东北大学信息科学与工程学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期351-357,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61773105)
辽宁省自然科学基金(No.20170540675)
辽宁省教育厅科研项目(No.LQGD2017023)
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文摘
行人再识别问题中,由于视角、光照和行人姿态等因素的变化,导致难以提取有效的行人特征,降低识别精度.而深度神经网络在训练样本较少的情况下较难训练,易出现过拟合现象.针对上述问题,本文提出一种多信息流动卷积神经网络(Multi-information Flow Convolutional Neural Network,MiF-CNN)模型,模型中包含一个特殊的卷积结构,该结构中每层卷积层提取到的特征与后续所有卷积层的输入相连接,增强了网络的特征信息流动性和梯度的反向传播效率,使得模型提取到的行人特征更具判别力.采用多损失函数组合方式训练网络模型,更好的区分行人类别.最后利用欧氏距离对行人特征相似性进行排序.在标准行人再识别数据集VIPeR和CUHK01上的实验表明,本文方法进一步提高了行人再识别精度,并有效改善了深度神经网络的过拟合现象.
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关键词
行人再识别
多信息流动
特征提取
卷积神经网络
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Keywords
person re-identification
multi-information flow
feature extraction
convolutional neural network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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