基于姿态与并行化属性学习的行人再识别方法

• 作者: 张建明 成科扬 汤宇豪 陶飞
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 行人再识别 姿态 属性学习 并行化
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 246-253
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6772字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0054092

摘要

行人再识别是当前图像识别领域的一个重要研究分支,在取得众多研究成果的同时,在实际场景中的应用也存在诸多挑战.摄像设备和拍摄场景的差异,以及穿着、尺度、部分遮挡、姿态等对行人外观的影响,给行人再识别带来较大的困难.为此,提出一种行人再识别方法,通过基于姿态的并行化属性学习任务对行人姿态信息进行标注,并将其作为语义属性融入到行人再识别任务中,降低实际场景中属性缺失对模型的影响,加速训练过程.实验结果表明,该方法在VIPeR数据集上达到了90％的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建明	江苏大学计算机科学与通信工程学院	72	710	13.0	23.0
2	成科扬	江苏大学计算机科学与通信工程学院	32	282	7.0	16.0
3	汤宇豪	江苏大学计算机科学与通信工程学院	2	0	0.0	0.0
4	陶飞	江苏大学计算机科学与通信工程学院	2	12	1.0	2.0