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基于多辅助分支深度网络的行人再识别
基于多辅助分支深度网络的行人再识别
作者:
夏开国
田畅
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
行人再识别
卷积神经网络
特征提取
辅助分支
摘要:
利用广泛遍布的摄像机进行再识别,一直是近年的研究热点和难点,在智能监控、智能安防等领域应用广泛.随着深度学习在图像识别领域的重大突破,不断提出的网络结构诸如AlexNet、VGGNet、ResNet等,通过数十层甚至上百层的卷积神经网络,提取出更加鲁棒的特征进行分类,其性能已经远远超出传统手工设计特征的再识别方法.针对深度网络结构只利用多层卷积后输出的高层语义特征而忽视中间层特征的问题,提出基于多辅助分支神经网络的行人再识别算法.该模型能够充分利用中间层特征所保留的信息,弥补由于多层卷积造成的图片部分信息丢失.最后,通过公开数据集测试网络性能,证明了该算法能明显提升行人再识别的准确率.
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行人再识别
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重排序
基于辨识特征后融合的行人再识别
行人再识别
多特征融合
距离度量学习
距离融合
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内容分析
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文献信息
篇名
基于多辅助分支深度网络的行人再识别
来源期刊
通信技术
学科
工学
关键词
行人再识别
卷积神经网络
特征提取
辅助分支
年,卷(期)
2018,(11)
所属期刊栏目
信息处理与传输
研究方向
页码范围
2601-2605
页数
5页
分类号
TP183
字数
2631字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1002-0802.2018.11.014
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
夏开国
陆军工程大学通信工程学院
1
0
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2
田畅
陆军工程大学通信工程学院
5
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研究主题发展历程
节点文献
行人再识别
卷积神经网络
特征提取
辅助分支
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
通信技术
主办单位:
中国电子科技集团公司第三十研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-0802
CN:
51-1167/TN
开本:
大16开
出版地:
四川省成都高新区永丰立交桥(南)创业路8号
邮发代号:
62-153
创刊时间:
1967
语种:
chi
出版文献量(篇)
10805
总下载数(次)
35
总被引数(次)
42849
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