【摘 要】
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为提高基于行人属性学习的行人再识别算法识别精度,提出一种改进的行人再识别神经网络模型。该模型基于属性之间的异质性,在神经网络中设计不同的识别方法对各类属性进行识别,以提高行人属性识别的准确率。针对不同属性识别方法损失度量算法的不一致,给出异质属性损失度量函数,使得不同识别方法能在同一个网络模型中进行训练和学习,实现网络参数的最优化。实验结果表明,该模型在Market1501数据集、DukeMTMC
【基金项目】
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国家自然科学基金(61601513)
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为提高基于行人属性学习的行人再识别算法识别精度,提出一种改进的行人再识别神经网络模型。该模型基于属性之间的异质性,在神经网络中设计不同的识别方法对各类属性进行识别,以提高行人属性识别的准确率。针对不同属性识别方法损失度量算法的不一致,给出异质属性损失度量函数,使得不同识别方法能在同一个网络模型中进行训练和学习,实现网络参数的最优化。实验结果表明,该模型在Market1501数据集、DukeMTMC数据集和DukeMTMC数据集上的首位准确率分别达到88. 13%、74. 96%和77. 64%。
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