【摘 要】
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目前的行人重识别研究主要是集中在短时间情况下，即一个人的衣着不太可能发生改变。然而现实中更常见的情况是长时间情况下，一个人有很大的机会更换衣服——行人重识别模型应该考虑这种情况。为此，研究了一种基于联合损失胶囊网络的换衣行人重识别方法。所提方法基于换衣行人重识别ReIDCaps胶囊网络模型，使用与传统的标量神经元相比包含更多的信息的矢量胶囊，用其长度表示行人身份信息，用方向表示行人衣着信息；采用软
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目前的行人重识别研究主要是集中在短时间情况下，即一个人的衣着不太可能发生改变。然而现实中更常见的情况是长时间情况下，一个人有很大的机会更换衣服——行人重识别模型应该考虑这种情况。为此，研究了一种基于联合损失胶囊网络的换衣行人重识别方法。所提方法基于换衣行人重识别ReIDCaps胶囊网络模型，使用与传统的标量神经元相比包含更多的信息的矢量胶囊，用其长度表示行人身份信息，用方向表示行人衣着信息；采用软嵌入注意力(SEA)防止模型过拟合；特征稀疏表示(FSR)机制提取具有判别性的特征；增加标签平滑正则化交
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