【摘 要】
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近年来,行人重识别技术由于深度学习的发展取得了巨大的进展。然而,目前的行人重识别研究主要是集中在短时间情况下,即行人的衣着不太可能发生改变。这些方法在很大程度上依赖于行人穿着衣物的颜色外观。然而现实中更常见的情况是长时间下,一个人有很大的机会更换衣服,所以现有的方法在此情况下是不可靠的,行人重识别模型应该考虑这种情况。因此,换衣行人重识别任务应运而生,本文针对换衣行人重识别问题,主要做了如下方面的
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近年来,行人重识别技术由于深度学习的发展取得了巨大的进展。然而,目前的行人重识别研究主要是集中在短时间情况下,即行人的衣着不太可能发生改变。这些方法在很大程度上依赖于行人穿着衣物的颜色外观。然而现实中更常见的情况是长时间下,一个人有很大的机会更换衣服,所以现有的方法在此情况下是不可靠的,行人重识别模型应该考虑这种情况。因此,换衣行人重识别任务应运而生,本文针对换衣行人重识别问题,主要做了如下方面的研究:（1）研究了一种基于联合损失胶囊网络的换衣行人重识别方法,所提方法基于换衣行人重识别Re IDCaps胶囊网络模型,使用与传统的标量神经元相比包含更多信息的矢量胶囊,用其长度表示行人身份信息,用方向表示行人衣着信息;采用软嵌入注意力（Feature Sparse Representation,SEA）防止模型过拟合;特征稀疏表示（Soft Embedding Attention,FSR）机制提取具有判别性的特征;增加标签平滑正则化交叉熵损失与Circle Loss的联合损失以提高模型的泛化能力和鲁棒性。（2）研究了一种融合门控通道变换注意力机制和软池化的换衣行人重识别方法,所提方法在工作（1）的基础上,将辅助模块中的挤压激励模块,更新为门控通道变换模块,该模块使用门控机制和归一化处理,可以促进通道之间的竞争与合作关系,软池化层可以更好地保留特征的信息,从而进一步增强模型,得到更好的性能指标。（3）在换衣行人重识别公开数据集:Celeb-reID、Celeb-reID-light和NKUP上对所提的基于联合损失和注意力机制方法进行验证,实验结果表明:联合损失胶囊网络的换衣行人重识别方法能够提高模型的泛化性和鲁棒性,提高模型性能指标,在Celeb-reID上,Rank-1达到了51.6%,m AP达到了10.8%;在Celeb-reID-light上Rank-1达到了21.5%,m AP达到了11.1%;在NKUP上Rank-1达到了8.3%,m AP达到了7.5%。融合门控通道变换注意力和软池化的换衣行人重识别方法,提高模型保留特征和分配通道权重的能力,提高识别精度。在Celeb-reID上,Rank-1达到了55.4%,m AP达到了12.1%;在Celeb-reID-light上Rank-1达到了25.5%,m AP达到了12.5%;在NKUP上Rank-1达到了11.5%,m AP达到了9.5%。由以上实验数据可知,相比于目前的一些换衣行人重识别方法,本文方法具有一定的优越性。
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