【摘 要】
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行人重识别是一项通过行人的图片(视频)高效的检索不同镜头中的行人图片(视频)的技术,同时也是安防领域的基础性技术,可以低成本、高精度执行逃犯追捕、轨迹追踪等任务。但是由于摄像头的角度、拍摄时间、人体姿态的不同给技术的应用带来了许多阻碍。越来越多的模型将重点放在局部特征和全局特征结合的方法上,来解决行人重识别领域中遇到的问题。语义分割对图片的每个像素点分类,可以用于提取行人的局部特征,辅助行人重识别
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行人重识别是一项通过行人的图片(视频)高效的检索不同镜头中的行人图片(视频)的技术,同时也是安防领域的基础性技术,可以低成本、高精度执行逃犯追捕、轨迹追踪等任务。但是由于摄像头的角度、拍摄时间、人体姿态的不同给技术的应用带来了许多阻碍。越来越多的模型将重点放在局部特征和全局特征结合的方法上,来解决行人重识别领域中遇到的问题。语义分割对图片的每个像素点分类,可以用于提取行人的局部特征,辅助行人重识别任务。因此,将行人语义分割结果作为连接行人全局和局部特征的桥梁,有着非常巨大的研究价值。本文针对以上的问题,对语义分割的信息辅助行人重识别任务进行了研究与实现。主要的研究成果包括两个方面。第一,在语义分割领域,设计了一个基于上下文信息的语义分割网络。在这个网络中,融合了deeplab v3+以及EncNet两个模型的优点。并且,提出了部件编码损失函数(part encoding loss),帮助语义分割网络识别小物体,以及部件编码注意力(part encoding attention),利用注意力机制编码图片的上下文信息,提高模型语义分割的性能,mIOU指标达到了83.56%。第二,在行人重识别领域,设计了一个基于语义分割辅助的行人重识别网络。网络使用多分支的结构,结合了条带型划分以及利用语义分割软划分信息,显著的提高了模型的性能,在Market1501上,mAP指标达到了87.66,P1指标达到了95.73。除此之外,还将这两个模型应用到了海康威视内部的工业级数据集中,模型性能表现优异。
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