多方向分区网络结构的行人再识别

摘要：

将全局特征与局部特征相结合是提高行人再识别(re-identification)任务识别能力的重要解决方案.以往主要借助姿态估计等外部信息来定位有相应语义的区域,从而挖掘局部信息,这种方法大多是非端到端的,训练过程复杂且缺乏鲁棒性.针对该问题,文中提出了一种能有效挖掘局部信息并且能结合全局信息与局部信息进行端到端特征学习的方法,即多方向分区网络(Multi-orientation Partitioned Network,MOPN),该网络有3个分支,一个用于提取全局特征,两个用于提取局部特征.该算法不依靠外部信息,而是在不同的局部分支分别将图像按水平方向和竖直方向切分为若干横条纹和竖条纹,从而得到不同的局部特征表示.在Market-1501、DukeMTMC-reID、CUHK03和跨模态素描数据集SketchRe-ID上的综合实验表明,该算法的整体性能优于其他对比算法,具备有效性和鲁棒性.

关键词：行人再识别;深度学习;多分支网络;局部特征;全局特征

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：科技部重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-10-22（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：204-211