【摘 要】
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针对非重叠多摄像头下的行人重识别(Re-ID)易受到光照、姿势及遮挡等影响和实验过程中存在图像错误匹配的情况,提出一种基于孪生网络和重排序的行人重识别方法。首先,给定一
【机 构】
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常州大学信息科学与工程学院,常州信息职业技术学院电子与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572085)~~
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针对非重叠多摄像头下的行人重识别(Re-ID)易受到光照、姿势及遮挡等影响和实验过程中存在图像错误匹配的情况,提出一种基于孪生网络和重排序的行人重识别方法。首先,给定一对行人训练图像,孪生网络可以同时学习一个具有辨别力的卷积神经网络(CNN)特征和相似性度量,并预测两个输入图像的行人身份以及判断它们是否属于同一个行人;然后,通过k互近邻方法来降低图像错误匹配的情况;最后,将欧氏距离和杰卡德距离加权来对排序表进行重排序。在数据集Market1501和CUHK03上进行多次实验,实验结果显示在Market15
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