基于局部深度匹配的行人再识别

• 作者: 李邵梅 陈雷
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 行人再识别 分块匹配 可变部件模型 深度神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1235-1238
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.04.063

摘要

针对行人再识别精度低的难题进行研究,提出了一种新的基于分块匹配的行人再识别方法.首先,引入带人体结构信息的人体DPM对行人外观进行分割,得到的带语义信息的身体部件作为匹配识别的基本单元;其次,基于深度神经网络模型提取各部件的深度特征作为匹配依据;再次,基于余弦距离判断各身体部件与目标行人对应部件的相似性;最后,融合所有身体部件的识别结果得到最终的再识别结果.实验结果表明,跟已有方法相比,该方法具有更好的鲁棒性,在识别精度上有较明显的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李邵梅		45	204	7.0	12.0
2	陈雷		4	9	2.0	3.0