【摘 要】
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为了解决行人再识别中由于视角变化和背景干扰造成的错位匹配(未对齐)问题,提出一种基于行人分割的部位对齐网络(SegPAN)的方法,该网络由3部分组成:1)构建一种基于RefineNet
【机 构】
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河北工业大学电子信息工程学院,河北工业大学人工智能与数据科学学院,国网山东省电力公司潍坊供电公司
【基金项目】
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河北省自然科学基金(F2015202239);天津市科技规划项目(14RCGFGX00846,15ZCZDNC00130)
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为了解决行人再识别中由于视角变化和背景干扰造成的错位匹配(未对齐)问题,提出一种基于行人分割的部位对齐网络(SegPAN)的方法,该网络由3部分组成:1)构建一种基于RefineNet的行人分割网络(TL-RefineNet),以获得多个局部对齐部位;2)基于分割的行人部位,提出一种行人部位对齐网络,以提取多个局部对齐特征;3)通过一种加权融合的策略将提取的局部对齐特征融合,提高视觉特征的判别能力。在此基础上利用特征之间的相似度实现行人再识别。实验在Market-1501和DukeMTMC-reID数据集
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