Knowledge Commons of Institute of Automation，CAS
| 融合属性特征的行人重识别方法 | |
| 邵晓雯; 帅惠; 刘青山 | |
| 发表期刊 | 自动化学报
 |
| ISSN | 0254-4156 |
| 2022 | |
| 卷号 | 48期号:2页码:564-571 |
| 摘要 | 行人重识别旨在跨监控设备下检索出特定的行人目标.由于不同的行人可能具有相似的外观,因此要求行人重识别模型能够捕捉到充足的细粒度特征.本文提出一种融合属性特征的行人重识别的深度网络方法,将行人重识别和属性识别集成在分类网络中,进行端到端的多任务学习.此外,对于每张输入图片,网络自适应地生成对应于每个属性的权重,并将所有属性的特征以加权求和的方式结合起来,与全局特征一起用于行人重识别任务.全局特征关注行人的整体外观,而属性特征关注细节区域,两者相互补充可以对行人进行更全面的描述.在行人重识别的主流数据集DukeMTMC-reID和Market-1501上的实验结果表明了本文方法的有效性,平均精度均值(Mean average precision, mAP)分别达到了74.2%和83.5%, Rank-1值分别达到了87.1%和93.6%.此外,在这两个数据集上的属性识别也得到了比较好的结果. |
| 关键词 | 行人重识别 属性识别 深度学习 自适应权重 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c190763 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56421 |
| 专题 | 学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 邵晓雯,帅惠,刘青山. 融合属性特征的行人重识别方法[J]. 自动化学报,2022,48(2):564-571. |
| APA | 邵晓雯,帅惠,&刘青山.(2022).融合属性特征的行人重识别方法.自动化学报,48(2),564-571. |
| MLA | 邵晓雯,et al."融合属性特征的行人重识别方法".自动化学报 48.2(2022):564-571. |
| 条目包含的文件 | 下载所有文件 | |||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| AAS-CN-2019-0763.pdf（3096KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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