【摘 要】
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行人重识别是一种基于给定目标行人图像,在特定的视频、图像集中检索出具有相同身份行人的计算机视觉技术。传统的行人重识别方法主要是基于行人图像的纹理特征和颜色等信息来完成行人图像的匹配。近年来,随着深度学习技术的发展,基于深度学习的行人重识别方法极大地提高了行人重识别的精度。然而,在实际应用场景下,行人重识别仍然面临着姿态各异、行人错位、遮挡和背景复杂等一系列挑战。此外,不同行人着装颜色相似也可能会严
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行人重识别是一种基于给定目标行人图像,在特定的视频、图像集中检索出具有相同身份行人的计算机视觉技术。传统的行人重识别方法主要是基于行人图像的纹理特征和颜色等信息来完成行人图像的匹配。近年来,随着深度学习技术的发展,基于深度学习的行人重识别方法极大地提高了行人重识别的精度。然而,在实际应用场景下,行人重识别仍然面临着姿态各异、行人错位、遮挡和背景复杂等一系列挑战。此外,不同行人着装颜色相似也可能会严重地影响行人重识别的识别精度。因此,如何能够提取行人图像中的鲁棒性和判别性特征对于行人重识别任务至关重要。为此,本文主要工作如下:（1）为了进一步削弱不同身份行人着装颜色相似对行人重识别精度的影响,提出了一个双流特征融合网络（DSFF-Net）。具体地,设计了一个双流网络来提取行人图像的RGB全局特征、灰度全局特征以及局部特征增加行人表征的丰富性;设计了一个通道注意力模块用以引导网络模型关注行人的显著性特征;设计了一种嵌入混合池化操作,通过对全局平均池化（GAP）和全局最大池化（GMP）的输出进行整合以获得更具判别力的行人全局特征,还能够去除冗余信息,增加行人表征的鲁棒性;设计了一种细粒度局部特征嵌入融合操作,通过嵌入融合RGB彩色行人图像和灰度行人图像的细粒度局部特征来得到更具判别力的行人局部特征,增加了行人表征的丰富性。（2）为了同时关注行人图像的最显著判别特征和次级显著性判别特征,提出一种两级显著性特征互补网络（TSFC-Net）来提取行人的最显著判别特征和次级显著判别特征。具体地,设计了一个空间注意力模块和一个通道注意力模块并将它们嵌入到主干网络中来提取行人的最显著判别特征;设计了一个次级显著特征挖掘模块来提取行人的次级显著性判别特征。由于最终的行人表征融合了最显著判别特征和次级显著判别特征,所以TSFC-Net显著地提高了行人表征的丰富性和判别力。（3）在Market-1501数据集、Duke MTMC-re ID和CUHK03数据集上进行了大量的验证实验。实验结果表明,DSFF-Net和TSFC-Net的行人重识别性能优于目前大多数行人重识别方法。
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