融合RGB与灰度图像特征的行人再识别方法

• 作者: 姜国权 肖禛禛 霍占强
• 来源期刊: 计算机工程
• 关键词: 深度学习 行人再识别 RGB图像特征 灰度图像特征 融合特征
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理|Graphics and Image Processing
• 页码范围: 226-233,240
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0057115

摘要

针对行人再识别过程中相同身份行人图像颜色不一致,以及不同身份行人图像颜色相近问题,提出一种基于双分支残差网络的行人再识别方法.将RGB图像和灰度图像分别输入预训练的ResNet-50网络,获得RGB图像特征和灰度图像特征并对其进行融合,利用统一水平划分策略学习融合特征,同时将RGB特征、灰度特征和融合特征的拼接结果作为最终特征表示.在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03数据集上的实验结果表明,与PCB、Mancs等行人再识别方法相比,该方法的平均精度均值和首位命中率更高,且对于图像颜色变化具有更强的鲁棒性.