基于深度学习的行人重识别算法设计

摘要：

行人重识别主要应用在监控视频,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术.传统的行人重识别算法主要基于人工设计的特征,在精度、性能上有较大局限性.随着深度学习的提出和发展,现已成功地应用到行人重识别领域.本文主要就行人重识别的深度学习算法进行研究.介绍四种算法:基于表征学习、基于度量学习、AlignedReID和引入随机擦除思想改进AlignedReID算法.对以上四种算法进行实验探究,对实验结果进行分析可以得出,改进的算法在性能和准确度上都有所提升,增强了网络的泛化性能.

关键词：行人重识别、深度学习、表征学习、度量学习

所属期刊栏目：5

分类号：K875.7(中国文物考古)

在线出版日期：2022-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：161-162,164