【摘 要】
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行人再识别是在不同环境下再次对特定行人进行检索,近几年来受到国内外学者的广泛关注。目前行人再识别算法多采用局部特征与全局特征相结合的方法,在单一数据集上的训练和测试取得了非常好的成绩,但是在跨域测试中成绩并不理想,泛化能力较低。提出一种基于深度胶囊网络的跨域行人再识别方法,通过视角分类训练任务,模型可以学习图像中行人的有效特征,这些特征可以直接迁移到行人再识别任务中,缓解了行人再识别泛化能力不足的
【机 构】
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太原理工大学信息与计算机学院,山西工程科技职业大学计算机工程学院,国网山西省电力公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61873178,61976150),山西省重点研发计划(201803D31038),山西省面上自然科学基金(201901D111091),晋中市科技重点研发计划(Y192006),赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20181206),国内外作物产量气象预报专项(RH19100004),山西建筑职业技术学院教科研项目(JY-YB-1913)。
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行人再识别是在不同环境下再次对特定行人进行检索,近几年来受到国内外学者的广泛关注。目前行人再识别算法多采用局部特征与全局特征相结合的方法,在单一数据集上的训练和测试取得了非常好的成绩,但是在跨域测试中成绩并不理想,泛化能力较低。提出一种基于深度胶囊网络的跨域行人再识别方法,通过视角分类训练任务,模型可以学习图像中行人的有效特征,这些特征可以直接迁移到行人再识别任务中,缓解了行人再识别泛化能力不足的问题。实验结果表明,本文模型优于目前所有无监督学习行人再识别方法,具有良好泛化能力。
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