基于背景自适应学习的行人重识别算法研究

摘要：

现有的基于语义分割的行人重识别研究大多还是停留在人体语义信息的提取本身,忽视了人体自身语义信息之间以及人体与环境语义信息之间的相互关系,为了解决这一问题,此项研究提出了基于背景自适应学习的人体语义空间关系模型.该模型主要分为语义分离,特征粗提取以及空间关系学习三部分,语义分离主要用于区分人体语义信息和环境语义信息,特征粗提取则是用于提取不同语义信息的浅层特征,空间关系学习主要是对上述的浅层特征进行空间关系维度的特征关联.通过广泛的实验证明,该方法在两组公开数据集中(DukeMTMC-reID、CUHK-03)均取得了较好的效果.

关键词：行人重识别、语义分割、空间关系

所属期刊栏目：59

分类号：TP37(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖北省自然科学基金面上项目;湖北省教育厅科学技术研究计划重点资助项目;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：126-133