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融合头肩部位特征的行人重识别

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行人重识别方法多数是根据行人衣着属性,例如颜色、纹理等提取特征.然而,行人穿着深色衣服或在弱光照明下被监控系统捕获时,衣着的各种属性就会严重缺失.针对这一问题,论文提出一种不依赖于衣着服装信息,融合头肩特征的行人重识别方法.设计一种头肩局部分支,结合全局分支提取行人特征.通过头肩定位以及头肩部位注意力模块构成局部分支,对弱衣着属性的行人提取辨别性头肩特征.全局分支学习行人整体特征.通过区分输入行人特征类型,自适应地分配全局和头肩局部分支权重.在Market1501数据集上Rank-1和mAP达到了95.6％和88.3％,在DukeMTMC-reID数据集上Rank-1和mAP达到了88.7％和79.1％.实验结果表明,该方法能有效地利用头肩部位特征,增强网络对行人关键部位信息的表征能力,提升行人重识别性能.
Person Re-identification Based on Fusion of Head and Shoulder Features

沈宇慧、王琪

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南京信息工程大学 南京 210000

行人重识别 头肩部位信息 注意力机制 自适应权重

SJCX22_0333

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.09.015

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(9)
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