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题名多层级重叠条纹特征融合的行人重识别
被引量：8
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作者
陈璠
彭力
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机构
物联网技术应用教育部工程研究中心(江南大学物联网工程学院)
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2021年第9期1753-1761,共9页
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基金
国家重点研发计划(2018YFD0400902)
国家自然科学基金(61873112)
+1 种基金
教育部-中国移动科研基金(MCM20170204)
江苏省物联网应用技术重点实验室项目(190449,190450)。
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文摘
针对行人重识别(Person-ReID)过程中,基于局部特征的方法在提取行人特征时因信息缺失导致鲁棒性和判别力不足的问题,提出一种多层级重叠条纹特征融合的行人重识别算法。训练阶段,对骨架网络不同阶段的输出特征图进行水平均等分割,再提取重叠条纹特征以弥补丢失的信息;使用三种损失函数对不同的特征向量进行监督训练,以约束类内距离。此外,设计组归一化模块来消除不同损失函数在优化方向上存在的差异,从而提取到更恰当的共享特征。推理阶段,将多个特征向量融合成一个新的特征向量,再进行相似性判断。将该方法在Market-1501、DukeMTMC-reID数据集上进行有效性实验验证并对结果进行分析。所提算法能够提高行人重识别的准确率,模型所提取的特征具有较强的鲁棒性和判别力。
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关键词
重叠条纹特征
特征融合
联合学习
行人重识别(Person-ReID)
深度学习
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Keywords
feature with overlapping stripes
feature fusion
joint learning
person re-identification(Person-ReID)
deep learning
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于重叠条纹特征融合的行人再识别
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作者
王琳琳
王微
梁凤梅
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机构
太原理工大学
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第10期175-178,共4页
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基金
山西省回国留学人员科研资助项目(2015-045)~~
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文摘
针对行人再识别过程中,光照、摄像机设置等因素影响行人图像颜色以及在提取图像特征时丢失部分图像细节的问题,提出一种基于重叠条纹特征融合的行人再识别方法。在提取特征前,对图像进行重叠条纹分割,对所分割的条纹提取HSV颜色直方图和Gabor纹理特征直方图,HSV颜色直方图可以增强图像颜色信息的鉴别性,而重叠条纹分割方法解决丢失图像细节问题,Gabor纹理特征对图像的边缘敏感,增加图像的细节信息,融合所提取的图像特征,形成特征描述子;然后用交叉视角逻辑度量学习算法进行识别;最后在VIPER和GRID图像库上进行实验,rank1分别达到了31.68%和16.32%,rank10和rank20也有明显提高。结果表明所提方法能够提高行人再识别的识别率。
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关键词
行人再识别
HSV颜色直方图
Gabor纹理特征直方图
重叠条纹
特征融合
交叉视角逻辑度量学习
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Keywords
pedestrian re-identification
HSV color histogram
Gabor texture feature histogram
overlapped stripe
feature fusion
cross-view logical metric learning
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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