【摘 要】
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由于监控场景的背景杂乱以及行人被遮挡等问题,行人属性识别在实际应用时的效果并不理想。针对该问题,提出一种基于背景抑制的行人属性识别方法,该方法可以减小背景对于行人
【机 构】
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中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室;
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由于监控场景的背景杂乱以及行人被遮挡等问题,行人属性识别在实际应用时的效果并不理想。针对该问题,提出一种基于背景抑制的行人属性识别方法,该方法可以减小背景对于行人属性识别的影响。首先,对卷积神经网络改进生成三个分支,分别用于提取行人图像、人体区域、背景区域的特征;然后,将区域对比损失函数和加权交叉熵损失函数作为网络的联合代价函数。在此联合代价函数的约束下,神经网络学习到的特征将具有背景杂乱不变性,从而提高行人属性识别的准确度。通过在PETA和RAP两个行人属性数据集上进行验证,与现有方法相比,该方法在平均精度、准确率、精确率等性能指标上均有所提升,证明了该方法的有效性。
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