典型文献
视听资料中的目标人物重识别方法
文献摘要：
视频监控系统实时采集视频数据,可以作为有效的第三方目击者,为案件侦破提供有利线索与信息.但由于数据量巨大,检索工作量很高,给案件取证带来了不便.针对这一问题,本文以视听资料中的目标人物检索为目标,对现有的跨摄像头人体重识别方法进行改进,实现目标人物的快速重识别.首先对目标人物图像进行切分,获得分块特征图;其次引入局部融合模块,充分保留局部特征信息及局部关联信息;然后引入全局融合模块,在去除背景噪声的同时,全面表征图像全局特征;最后,综合交叉熵损失与三元组损失函数,加速模型收敛并有效防止过拟合.仿真实验结果表明,与现有人体重识别方法相比,本文方法的准确度更高;应用软件结果表明,本文方法可以实现跨摄像头目标人物快速定位,满足视听资料目标人物的快速检索需求.
文献关键词：
重识别;卷积神经网络;特征融合
中图分类号：
作者姓名：
李萌;徐麟;宋伟宁
作者机构：
东华理工大学 南昌330013
文献出处：
引用格式：
[1]李萌;徐麟;宋伟宁-.视听资料中的目标人物重识别方法)[J].电子测量技术,2022(19):19-24
A类：
B类：
视听资料,重识别,视频监控系统,实时采集,视频数据,目击者,侦破,数据量,取证,摄像头,头人,实现目标,人物图像,切分,分块特征,特征图,分保,局部特征,特征信息,局部关联,联信,背景噪声,全局特征,交叉熵损失,三元组损失,损失函数,加速模型,过拟合,应用软件,头目,快速定位,快速检索,特征融合
AB值：
0.425845
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