基于深度分类一致性的行人重识别

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行人重识别任务致力于跨摄像头的行人检索,是智能监控、安防等应用的核心组成部分,具有重要的实际意义。因为摄像头视角、光照变化、行人姿态、路况拥挤等因素的影响,跨摄像头下的行人匹配仍有很大的挑战性。任务的关键在于提取行人的鲁棒特征,即特征应排除上述干扰因素,聚焦于行人身份信息。传统手工图像特征已经取得了一定的成果,但由于传统手工特征表示能力有限,只能胜任于小型数据集,和实际应用需求还有较大差距。近年来深度学习技术取得重大突破,由大数据驱动学习的特征展现出更强大的表示能力。随着大型行人重识别数据集的出现,基于卷积神经网络的行人重识别方法也已登上舞台。卷积神经网络中包含行人图像的多尺度特征,大量工作通过融合网络中的多尺度特征以获得更优的行人表示。虽有成效,但此类方法主要依赖精妙复杂的特征融合设计,在不同网络架构之间的迁移缺乏灵活性,也对基本原理挖掘不足。本文创新性地提出了深度分类一致性(DCC)方法以简单有效地利用多尺度特征。不同于上述的多尺度融合方法,本文的深度分类一致性方法基于一个直观先验,即网络中的多尺度特征应包含一致行人身份信息,本质上正则化了网络的训练过程,深刻地改变了特征的分布,使其具有更高的识别度和更好的泛化能力。本文的主要贡献如下:1)提出了简单有效的深度分类一致性方法约束神经网络的训练;2)通过大量定量和可视化实验验证了深度分类一致性方法能优化行人特征分布,提升特征识别能力,提高泛化性,以及和度量学习方法有良好的兼容性;3)实验结果表明,本文方法在三大主流大型行人重识别数据集Market1501,Duke MTMC,CUHK03上均取得了具有竞争力的结果。
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