【摘 要】
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随着多摄像头监控系统的广泛应用,非重叠域中行人目标的再识别成为智能视频监控研究的热门领域。目前,非重叠域行人再识别的研究主要集中在两个方面:特征提取和度量学习。文
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家重点研发项目(2017YFB1002401)
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随着多摄像头监控系统的广泛应用,非重叠域中行人目标的再识别成为智能视频监控研究的热门领域。目前,非重叠域行人再识别的研究主要集中在两个方面:特征提取和度量学习。文中提出了一种基于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的行人再识别方法,该方法训练DCGAN网络来提取特征,DCGAN网络包括两个部分:生成模型G,判别模型D,训练过程中通过两个模型的对抗,可以得到行人图片更具区分性的特征描述,然后根据提取的特征进行相似性度量,判断是否是同一个行人。实验结果表明该方法对于非重叠域的行人再识别具有一定效果,而且可以消除清晰度、光照、遮挡等的负面影响,具有一定的鲁棒性。
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