多属性融合网络的行人重识别方法

摘要：

针对基于视频的行人重识别中由于光照与视角变化带来的问题,提出了一种结合局域质量评估网络与行人属性特征的网络.对部分行人图像进行预处理,裁掉部分行人图像的底部;将行人分割成三段通过卷积神经网络对其进行质量评估;结合事先人工标注的行人属性标签,进行训练从而完成重识别的过程.通过学习行人的全局特征和局部特征,能够有效解决行人图像中出现的遮挡和不对齐问题,通过在三个数据集上的结果对比表明方法实现了准确率上的提升.

关键词：行人重识别、计算机视觉、基于视频、质量评估、属性识别、对齐

所属期刊栏目：56

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.61773262

在线出版日期：2020-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：126-132