【摘 要】
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目标行人从一个相机视域离开,然后在另一个不重叠的相机视域中再次被识别。这一过程在计算机视觉领域称为行人再识别（Person Re-identification,re-id）,在现实生活中应用广泛。目前,对于行人再识别的研究集中于整体图像的研究,但在现实场景中,由于遮挡等原因拍摄到的图像不都是完整的图像,可能存在只有部分身体的局部图像,因此需进一步对局部的行人再识别进行研究。相较于传统的行人再识别,
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目标行人从一个相机视域离开,然后在另一个不重叠的相机视域中再次被识别。这一过程在计算机视觉领域称为行人再识别（Person Re-identification,re-id）,在现实生活中应用广泛。目前,对于行人再识别的研究集中于整体图像的研究,但在现实场景中,由于遮挡等原因拍摄到的图像不都是完整的图像,可能存在只有部分身体的局部图像,因此需进一步对局部的行人再识别进行研究。相较于传统的行人再识别,局部行人再识别还受到局部行人图像与完整行人图像严重不匹配、信息缺失等影响,为行人再识别带来更大的挑战。本文提出了一种空间变换与骨架信息相结合的卷积网络模型——姿态引导的对齐网络（Pose-guided Alignment Network,PGAN）,以解决局部行人再识别中明显不对齐的问题。并在此基础上进一步结合注意力机制,提出基于掩码（mask）学习的局部行人再识别,以缓解信息缺失的影响。本文的创新点与贡献主要有以下三点:（1）在训练阶段将姿态作为辅助信息引入基于空间变换的姿态引导对齐模块（Pose-guided Spatial Transformation,PST）,并根据人体对称性设计了对齐损失函数,从而自动将局部行人图像向标准姿态对齐。以PST为核心的PGAN模型能够有效地解决局部行人再识别的空间不对齐问题;（2）在空间变换网络的基础上进行改进,用于计算仿射变换后的图像所对应的姿态信息,而不是直接利用姿态估计算法获取所需关键点信息。因此,并不需要将姿态估计算法嵌入模型中,并且在推理阶段不需要姿态信息;（3）在PGAN模型的基础上,结合注意力机制,进行特征掩码学习,同时引入根据骨架信息生成的掩码图像作为指导信息,辅助注意力机制学习特征掩码,抑制背景等干扰信息,提高有效信息的占比率,从而提取行人有效特征。本文在Partial-i LIDS和Partial-REID两个局部行人数据集上验证了上述所提方法的有效性,相比已有的同类方法能获得更高的行人再识别准确率。
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