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题名结合MASP和语义分割的双链路行人重识别方法
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作者
朱亚梅
施一萍
江悦莹
邓源
刘瑾
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第24期143-150,共8页
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基金
国家自然科学基金(61701296)
上海工程技术大学学科建设项目(20KY0218)。
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文摘
行人重识别是通过不同的摄像机识别同一个人。由于人的姿势多变,背景杂乱以及拍摄角度不同等,提取强大的行人特征成为一个有挑战性的任务。为了提取良好的行人特征表示,提出了一种结合MASP与语义分割的双链路行人重识别模型。该方法对网络不同深度的特征进行采样,不同深度的特征图具有不同的表达能力,使网络可以学习到行人身上更加细粒度的特征。上层链路针对网络过深导致行人信息丢失的问题,提出了MASP模块,对浅层特征进行采样,然后与高级特征连接,对深浅层级特征交融,增加特征的多样性。下层链路基于语义分割结果,对提取的中间层行人特征映射,得出语义部位特征。在测试阶段,将全局特征与语义部位特征结合生成多层次特征,加强模型的表征能力。在Market-1501和DukeMTMC-reID两个数据集上与其他方法的对比以及消融实验表明,提出的结合MASP与语义分割的双链路重识别模型有效提升行人重识别性能。
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关键词
行人重识别
双链路
全局特征
语义分割
多空洞空间卷积金字塔(masp)
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Keywords
person re-identification
dual-link
global feature
semantic segmentation
multiple atrous spatial pyramid(masp)
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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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