| 判别性信息增强的行人再识别 |
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| 引用本文： | 周炉,谢明鸿,李华锋,谭婷婷.判别性信息增强的行人再识别[J].小型微型计算机系统,2022(7):1477-1483. |
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| 作者姓名： | 周炉 谢明鸿 李华锋 谭婷婷 |
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| 作者单位： | 1. 昆明理工大学信息工程与自动化学院;2. 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61966021,61562053)资助； |
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| 摘 要： | 在行人再识别中，由相机风格及视角变化造成的行人外观差异严重影响了模型的性能.为缓解该现象，提出一种判别性信息增强的行人再识别方法.该方法由辅助子网络、主干子网络以及时空信息嵌入三部分构成.首先，在辅助子网络中实现不同视角行人图像的风格转换以减少风格差异对性能的影响.为增强特征的判别性，将原图特征和迁移图像特征进行拼接.此外，在主干子网络中通过局部特征迫使主干子网络在关注全局特征的同时，能更多利用局部具有鉴别性的信息.最后，引入行人的时空信息来缓解难样本对识别性能造成的影响.通过实验证明所提算法性能优于大部分主流方法，消融实验也验证了所提算法的有效性.
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| 关 键 词： | 行人再识别 深度学习 摄像头风格学习 时空信息 特征连接 |
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