典型文献
融合头肩部位特征的行人重识别
文献摘要：
行人重识别方法多数是根据行人衣着属性,例如颜色、纹理等提取特征.然而,行人穿着深色衣服或在弱光照明下被监控系统捕获时,衣着的各种属性就会严重缺失.针对这一问题,论文提出一种不依赖于衣着服装信息,融合头肩特征的行人重识别方法.设计一种头肩局部分支,结合全局分支提取行人特征.通过头肩定位以及头肩部位注意力模块构成局部分支,对弱衣着属性的行人提取辨别性头肩特征.全局分支学习行人整体特征.通过区分输入行人特征类型,自适应地分配全局和头肩局部分支权重.在Market1501数据集上Rank-1和mAP达到了95.6％和88.3％,在DukeMTMC-reID数据集上Rank-1和mAP达到了88.7％和79.1％.实验结果表明,该方法能有效地利用头肩部位特征,增强网络对行人关键部位信息的表征能力,提升行人重识别性能.
文献关键词：
行人重识别;头肩部位信息;注意力机制;自适应权重
中图分类号：
作者姓名：
沈宇慧;王琪
作者机构：
南京信息工程大学 南京 210000
文献出处：
引用格式：
[1]沈宇慧;王琪-.融合头肩部位特征的行人重识别)[J].计算机与数字工程,2022(09):1950-1955
A类：
头肩部位信息
B类：
行人重识别,衣着,提取特征,穿着,深色,衣服,弱光照,照明,监控系统,种属,不依,服装,局分,过头,注意力模块,辨别,习行,整体特征,入行,Market1501,Rank,mAP,DukeMTMC,reID,关键部位,表征能力,识别性,注意力机制,自适应权重
AB值：
0.373855
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