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基于学习体型表征的行人再识别
文献摘要：
行人再识别是计算机视觉领域的一项重要任务,但大多数现有模型很大程度上依赖于颜色外观.针对目前很少研究解决目标人物衣服不一致的行人再识别问题,提出一种新的表征学习模型.该模型通过对抗性学习和特征分离来产生不受服装颜色或图案影响的体型特征表示.同时,由于缺乏包含同一个人服装变化的行人再识别数据集,创建了一个合成数据集来模拟服装变化.4个数据集(两个基准行人再识别数据集,一个跨模态行人再识别数据集,合成数据集)的定量和定性结果证实了该方法对几种最先进的方法的鲁棒性和优越性.
文献关键词：
深度学习;卷积神经网络;行人再识别;体型表征
中图分类号：
作者姓名：
王霄;李海芳;王庆生
作者机构：
太原理工大学信息与计算机学院, 晋中030600
文献出处：
引用格式：
[1]王霄;李海芳;王庆生-.基于学习体型表征的行人再识别)[J].科学技术与工程,2022(15):6172-6179
A类：
体型表征
B类：
计算机视觉,现有模型,衣服,表征学习,对抗性,特征分离,服装颜色,图案,体型特征,特征表示,同一个,别数,合成数据集,跨模态行人再识别,最先
AB值：
0.251115
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