基于全局特征拼接的行人重识别算法研究
Person re-identification algorithm based on global feature stitching
1. 湖北工业大学 电气与电子工程学院, 武汉 430068
2. 美国南卡罗来纳大学 计算机科学与工程系, 美国 哥伦比亚 29201
摘要
针对目前行人重识别出现网络模型复杂化、识别率低的问题，提出一种基于全局特征拼接的行人重识别算法。首先利用卷积神经网络（CNN）提取全局特征；然后把不同卷积层提取的特征进行拼接，使特征信息互补；最后将拼接后的特征再次进行卷积处理，获得高表征能力的特征。网络训练时，采用聚类损失函数和标签平滑损失函数联合训练，同时引入了随机擦除和减小池化步长的训练技巧。在Market1501、DukeMTMC-reID、CUHK03和MSMT17数据集上进行了实验验证，实验表明所提算法具有良好性能，其中在Market1501上，Rank-1、mAP分别达到了95.9%和94.6%。
基金项目
国家留学基金资助项目(201808420418)
国家自然科学基金资助项目(61571182,61601177)
湖北省自然科学基金资助项目(2019CFB530)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.09.0578
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第1期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 316-320
文章编号: 1001-3695(2021)01-064-0316-05
发布历史
[2021-01-05] 印刷出版
引用本文
熊炜, 杨荻椿, 熊子婕, 等. 基于全局特征拼接的行人重识别算法研究 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (1): 316-320. (Xiong Wei, Yang Dichun, Xiong Zijie, et al. Person re-identification algorithm based on global feature stitching [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (1): 316-320. )
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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