【摘 要】
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随着城市化的进程不断加快,智能安防领域产生了大量的监控视频数据,行人重识别作为分析这些视频数据的重要方法,受到了国内外学者的广泛关注。但行人重识别目前仍存在摄像头角度不同、背景差异过大、行人姿态变化以及遮挡等诸多难点,因此本文通过深度学习的方法对行人重识别任务进行研究,主要工作如下:首先,针对卷积神经网络在提取特征时图像的细节信息会出现丢失的问题,提出了全局多尺度池化网络。该模型将最大池化操作与平
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随着城市化的进程不断加快,智能安防领域产生了大量的监控视频数据,行人重识别作为分析这些视频数据的重要方法,受到了国内外学者的广泛关注。但行人重识别目前仍存在摄像头角度不同、背景差异过大、行人姿态变化以及遮挡等诸多难点,因此本文通过深度学习的方法对行人重识别任务进行研究,主要工作如下:首先,针对卷积神经网络在提取特征时图像的细节信息会出现丢失的问题,提出了全局多尺度池化网络。该模型将最大池化操作与平均池化操作结合使用,在保留了局部区域内最显著信息的同时也不破坏原有信息的完整性;并且使用了不同的感受野,使神经网络提取到的特征进一步丰富;不同尺度的特征使用哈达玛积的方式进行融合,在保留两个特征同时具有的重要信息的同时将两个特征之间的差异也保留下来。其次,针对神经网络对网络前中期阶段提取出的特征利用不充分的问题,提出了多尺度特征拼接网络。该模型分为一个主分支与三个子分支,在子分支中使用了多尺度池化来聚合特征图中的信息,并应用了注意力机制以提取不同尺度的全局特征。再次,针对现在缺少使用二阶统计信息建模注意力模型的问题,提出了二阶信息与关系感知注意力网络。该模型通过使用点积和二阶统计信息建模特征之间的相关性并结合关系感知的思想挖掘全局的结构信息,使网络关注更重要的地方。最后,在Market1501、Duke MTMC-re ID、CUHK03和MSMT17数据集上对这三种方法进行了实验验证,采用m AP、Rank-1、Rank-5和Rank-10作为评价指标。通过与其它行人重识别算法进行对比,证明了提出方法的有效性与可行性。
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