基于跨场景迁移学习的行人再识别

• 作者: 王冲 王洪元
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 行人再识别 跨场景 非对称多任务学习 共享隐空间 数据塌陷 正则化项
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 1457-1462
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5507字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2018.05.044

摘要

为解决在新场景中行人再识别系统识别率低的问题,提出基于跨场景迁移学习的行人再识别方法.由于新场景中已标记信息很少,利用在其它场景中获得的行人图像来帮助目标场景的行人再识别.对图像用Retinex变换预处理,减少光照影响,通过非对称多任务学习方式联合学习不同场景的数据集,得到相似性度量函数,运用跨任务数据差异模型解决共享空间的数据塌陷问题,引入正则化项,缓解过拟合现象.实验结果表明,相比有关非迁移学习的行人再识别方法,基于跨场景迁移学习方法在识别率上有很好的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王洪元	常州大学信息科学与工程学院	77	372	11.0	14.0
2	王冲	常州大学信息科学与工程学院	2	2	1.0	1.0