典型文献
基于UV贴图优化人体特征的行人重识别
文献摘要：
现有行人重识别研究大多关注人体在二维平面的特征表示,而在现实社会中,人体以一种对称的三维结构存在,三维人体结构相较二维平面像素含有更多的体型、姿态等特征,仅研究二维平面上的行人特征限制了计算机对人体特征的理解.利用人体是一种三维对称的刚体结构这一先验事实,提出一种基于UV贴图优化人体特征的行人重识别方法.对图像底库进行数据预处理,通过数据增广方法生成更多的训练数据,对预处理后的图片进行特征提取,将特征矩阵解耦为姿态、色彩、形状以及视角参数,利用参数信息调整预定义的人体模型以得到重构后的三维人体模型.将重构后的三维人体模型转化为UV贴图,即将人体特征从三维空间映射到二维平面,同时对UV贴图进行优化从而丰富人体特征.使用UV贴图训练三维行人重识别网络模型,利用后处理的方法对输出结果做进一步优化,以得到最终的行人重识别结果.在Market-1501数据集上的实验结果表明,该方法的rank-1准确率和mAP分别达到94.76％和82.53％,相较OG-Net模型分别提升13.82％和22.56％.
文献关键词：
计算机视觉;深度学习;行人重识别;三维重构;UV贴图
中图分类号：
作者姓名：
徐智明;戚湧
作者机构：
南京理工大学 计算机科学与工程学院,南京 210094
文献出处：
引用格式：
[1]徐智明;戚湧-.基于UV贴图优化人体特征的行人重识别)[J].计算机工程,2022(11):83-88,95
A类：
B类：
UV,贴图,图优化,人体特征,行人重识别,特征表示,现实社会,三维结构,人体结构,像素,体型,利用人体,刚体,先验,数据预处理,数据增广,训练数据,特征矩阵,解耦,参数信息,预定,三维人体模型,三维空间,空间映射,射到,富人,识别网络,输出结果,Market,rank,mAP,OG,Net,计算机视觉,三维重构
AB值：
0.329091
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