基于增强特征融合网络的行人再识别
Enhanced feature convergent network for person re-identification
合肥工业大学 计算机与信息学院, 合肥 230601
摘要
针对行人再识别问题，目前多数方法将行人的局部或全局特征分开考虑，从而忽略了行人整体之间的关系，即行人全局特征和局部特征之间的联系。本文提出一种增强特征融合网络（enhanced feature convergent network，EFCN）。在全局分支中，提出适用于获取全局特征的注意力网络作为嵌入特征，嵌入在基础网络模型中以提取行人的全局特征；在局部分支中，提出循环门单元变换网络（gated recurrent unit change network，GRU-CN）得到代表性的局部特征；再使用特征融合方法将全局特征和局部特征融合成最终的行人特征；最后借助损失函数训练网络。通过大量的对比实验表明，该算法网络模型在标准的Re-ID数据集上可以获得较好的实验结果。提出的增强特征融合网络能提取辨别性较强的行人特征，该模型能够应用于大场景非重叠多摄像机下的行人再识别问题，具有较高的识别能力和识别精度，且对背景变化的行人图像能提取具有较强的鲁棒性特征。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61672202)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.02.0078
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第4期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1224-1229
文章编号: 1001-3695(2021)04-051-1224-06
发布历史
[2021-04-05] 印刷出版
引用本文
邓滔, 杨娟, 汪荣贵, 等. 基于增强特征融合网络的行人再识别 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (4): 1224-1229. (Deng Tao, Yang Juan, Wang Ronggui, et al. Enhanced feature convergent network for person re-identification [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (4): 1224-1229. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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