典型文献
利用全局与局部关联特征的行人重识别方法
文献摘要：
针对因行人图像背景差异大、人体外观相似导致的行人再识别准确率低的问题,提出了一种利用特征融合与多尺度信息的行人重识别方法.首先,通过ResNet50_IBN提取人体图像全局特征图.其次,设计分支结构,第1分支利用空间变换网络对全局特征图进行自适应的空间特征对齐,水平切分全局特征图得到局部特征,采用全局特征与每个局部特征分别融合的方式来挖掘特征之间的关联关系.第2分支增加了4种不同尺度的卷积层提取全局图像的多尺度特征.最后,在推理阶段将第1分支和第2分支的特征进行通道维度的串联,作为行人的对比特征.通过在Market-1501、DukeMTMC数据集上的实验表明,所提方法与AlignedReID和EA-Net等特征对齐和局部特征提取方法相比具备更强的性能,在Market-1501 上,mAP和Rank-1分别达到了 86.77％和 94.83％.
文献关键词：
行人重识别;ResNet50;空间变换网络;特征融合;多尺度特征
中图分类号：
作者姓名：
张勃兴;马敬奇;张寿明;李辰潼;钟震宇
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明 650504;广东省科学院智能制造研究所广东省现代控制技术重点实验室 广州 510095
文献出处：
引用格式：
[1]张勃兴;马敬奇;张寿明;李辰潼;钟震宇-.利用全局与局部关联特征的行人重识别方法)[J].电子测量与仪器学报,2022(06):205-212
A类：
AlignedReID
B类：
局部关联特征,行人重识别,行人再识别,识别准确率,特征融合,多尺度信息,ResNet50,IBN,全局特征,特征图,分支结构,空间变换网络,空间特征,特征对齐,水平切分,关联关系,不同尺度,卷积层,全局图,多尺度特征,比特,Market,DukeMTMC,EA,局部特征提取,mAP,Rank
AB值：
0.344634
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
