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关键细粒度信息指导的多尺度遮挡行人重识别
1
作者
周玉
赵小锋
+2 位作者
汪一
孙彦景
李松
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期2578-2586,共9页
为了减轻背景和遮挡等干扰信息对行人身份重识别(ReID)准确率的影响以及充分利用细粒度和粗粒度信息之间的互补性,该文提出关键细粒度信息指导的多尺度遮挡行人重识别网络。首先,将图像划分为两种不同尺寸的重叠图像块,构建同时包含细...
为了减轻背景和遮挡等干扰信息对行人身份重识别(ReID)准确率的影响以及充分利用细粒度和粗粒度信息之间的互补性,该文提出关键细粒度信息指导的多尺度遮挡行人重识别网络。首先,将图像划分为两种不同尺寸的重叠图像块,构建同时包含细粒度和粗粒度信息提取分支的多尺度识别网络,以更好模拟人类观察图像时的多尺度特性以及观察相邻区域时的连续性特性。然后,考虑到细粒度分支能够提取更多的图像细节信息且细粒度和粗粒度信息之间存在一定的共性与差异,进一步通过细粒度注意力模块实现细粒度信息对粗粒度信息学习分支的指导。其中,参与指导的细粒度信息是通过干扰信息剔除(IIE)模块滤除干扰信息后保留的关键信息。最后,通过双次差分获取与行人身份识别相关的关键信息,并通过标签和特征等多维度的联合监督,实现行人身份的预测。在多个公开的行人重识别数据库进行的大量实验证明了该算法的性能优越性以及其中各个模块的有效性和必要性。
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关键词
遮挡行人重识别
多尺度
细
粒度
信息
粗粒度信息
干扰
信息
剔除
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职称材料
集成FCM与信息融合的粗粒度级信息的挖掘算法
2
作者
彭珍
彭洁
+1 位作者
赵伟
杨炳儒
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第23期7-9,35,共4页
如何获取粗粒度级信息是信息管理与信息系统中的研究热点之一。提出一种基于模糊认知图(Fuzzy Cognitive Map,FCM)与信息融合集成挖掘的面向多样例粗粒度信息获取方法,FCM可以建立多细粒度概念与粗粒度概念之间的模糊认知关系,信息融合...
如何获取粗粒度级信息是信息管理与信息系统中的研究热点之一。提出一种基于模糊认知图(Fuzzy Cognitive Map,FCM)与信息融合集成挖掘的面向多样例粗粒度信息获取方法,FCM可以建立多细粒度概念与粗粒度概念之间的模糊认知关系,信息融合则用于构建粗粒度级概念的信息表达,NHL(Nonlinear Hebbian Learning)实现了基于数据源的自动学习,从而可以计算出粗粒度级概念的信息值,该方法在Fisher’s Iris公开数据集上分析并验证了有效性,并将此应用于基于科技文献大数据的科技人才评价发现中。
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关键词
模糊认知图(FCM)
信息
融合
粗粒度
级
信息
非线性Hebbian学习(NHL)
数据挖掘
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职称材料
题名
关键细粒度信息指导的多尺度遮挡行人重识别
1
作者
周玉
赵小锋
汪一
孙彦景
李松
机构
中国矿业大学信息与控制工程学院
江苏师范大学科文学院
徐州市第一人民医院
出处
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期2578-2586,共9页
基金
国家自然科学基金(62001475)
江苏省自然科学基金(BK20200649)。
文摘
为了减轻背景和遮挡等干扰信息对行人身份重识别(ReID)准确率的影响以及充分利用细粒度和粗粒度信息之间的互补性,该文提出关键细粒度信息指导的多尺度遮挡行人重识别网络。首先,将图像划分为两种不同尺寸的重叠图像块,构建同时包含细粒度和粗粒度信息提取分支的多尺度识别网络,以更好模拟人类观察图像时的多尺度特性以及观察相邻区域时的连续性特性。然后,考虑到细粒度分支能够提取更多的图像细节信息且细粒度和粗粒度信息之间存在一定的共性与差异,进一步通过细粒度注意力模块实现细粒度信息对粗粒度信息学习分支的指导。其中,参与指导的细粒度信息是通过干扰信息剔除(IIE)模块滤除干扰信息后保留的关键信息。最后,通过双次差分获取与行人身份识别相关的关键信息,并通过标签和特征等多维度的联合监督,实现行人身份的预测。在多个公开的行人重识别数据库进行的大量实验证明了该算法的性能优越性以及其中各个模块的有效性和必要性。
关键词
遮挡行人重识别
多尺度
细
粒度
信息
粗粒度信息
干扰
信息
剔除
Keywords
Occluded person ReID
Multi-scale
Fine-grained information
Coarse-grained information
Interference information elimination
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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
集成FCM与信息融合的粗粒度级信息的挖掘算法
2
作者
彭珍
彭洁
赵伟
杨炳儒
机构
中国科学技术信息研究所资源共享促进中心
北京科技大学计算机与通信工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第23期7-9,35,共4页
基金
博士后基金(No.2014M550793)
国家自然科学基金(No.61175048)
+1 种基金
省自然科学基金(No.F2014508028
No.2012-Z-932Q)
文摘
如何获取粗粒度级信息是信息管理与信息系统中的研究热点之一。提出一种基于模糊认知图(Fuzzy Cognitive Map,FCM)与信息融合集成挖掘的面向多样例粗粒度信息获取方法,FCM可以建立多细粒度概念与粗粒度概念之间的模糊认知关系,信息融合则用于构建粗粒度级概念的信息表达,NHL(Nonlinear Hebbian Learning)实现了基于数据源的自动学习,从而可以计算出粗粒度级概念的信息值,该方法在Fisher’s Iris公开数据集上分析并验证了有效性,并将此应用于基于科技文献大数据的科技人才评价发现中。
关键词
模糊认知图(FCM)
信息
融合
粗粒度
级
信息
非线性Hebbian学习(NHL)
数据挖掘
Keywords
Fuzzy Cognitive Map （FCM）
information fusion
coarse-grained information
Nonlinear Hebbian Learning（NHL）
data mining
分类号
TP393 [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
关键细粒度信息指导的多尺度遮挡行人重识别
周玉
赵小锋
汪一
孙彦景
李松
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
集成FCM与信息融合的粗粒度级信息的挖掘算法
彭珍
彭洁
赵伟
杨炳儒
《计算机工程与应用》
CSCD
2014
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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