典型文献
基于多粒度生成对齐网络的行人重识别
文献摘要：
针对行人重识别(re-ID)中背景簇、遮挡、视点变化和姿态变化等因素的负面影响,提出了一种新的算法,称为多粒度融合生成对齐网络(MLFGAN).首先,提出身份(Identity,ID)不变的姿态标准化生成对抗网络(IIPN)来生成8种标准姿态的行人图像;然后,通过全局对齐网络实现图像对齐,利用局部对齐网络进行精细化行人匹配,用多粒度特征融合来整合不同粒度的信息,防止小尺度鉴别性信息丢失.MLFGAN能够有效地提取有区分性和鲁棒性的行人嵌入表示,其有效性在Market1501和DukeMTMC-reID等广泛使用的数据集上得到了清楚的验证.
文献关键词：
行人重识别;姿态标准化;多粒度融合;对齐网络;图像检索
中图分类号：
作者姓名：
种衍文;章郴;冯文强;潘少明
作者机构：
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079
文献出处：
引用格式：
[1]种衍文;章郴;冯文强;潘少明-.基于多粒度生成对齐网络的行人重识别)[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2022(04):64-70
A类：
MLFGAN,姿态标准化,标准化生成,IIPN
B类：
对齐网络,行人重识别,遮挡,视点,多粒度融合,出身,Identity,生成对抗网络,来生,图像对齐,多粒度特征融合,不同粒度,小尺度,信息丢失,区分性,嵌入表示,Market1501,DukeMTMC,reID,上得,图像检索
AB值：
0.267278
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