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基于全局和局部特征的跨模态行人再识别方法
文献摘要：
跨模态行人再识别是对同一行人的可见光图像和红外图像之间进行匹配和识别,相对于单模态行人再识别的难度进一步加大.本文采用循环生成对抗网络(Cycle GAN)转换和扩充数据集,尽可能减少行人体态变化带来的影响;在ResNet50网络的基础上引入全局特征对比模块和局部特征模块,减少图像噪声和行人遮挡带来的影响;将交叉熵损失和改进的三元组损失以比例加和的形式作为多损失联合函数,对网络监督训练.实验结果表明,该方法的平均精确度均值和前十位命中率都达到了较高的水平,优于当前多数方法.
文献关键词：
跨模态行人再识别;循环生成对抗网络;全局特征对比模块;多损失联合函数
中图分类号：
作者姓名：
袁瑞超;胡晓光;杨世欣
作者机构：
中国人民公安大学 信息网络安全学院,北京102600;中国人民公安大学 侦查学院,北京102623
文献出处：
引用格式：
[1]袁瑞超;胡晓光;杨世欣-.基于全局和局部特征的跨模态行人再识别方法)[J].智能计算机与应用,2022(09):17-26
A类：
全局特征对比模块,多损失联合函数
B类：
全局和局部特征,跨模态行人再识别,一行,可见光图像,红外图像,单模,循环生成对抗网络,Cycle,GAN,充数,尽可能减少,体态,ResNet50,图像噪声,遮挡,交叉熵损失,三元组损失,网络监督,十位,命中率
AB值：
0.251619
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