基于时空共现模式的视觉行人再识别

• 作者: 钱锦浩 宋展仁 郭春超 赖剑煌 谢晓华
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 行人再识别 深度学习 时空共现模式 行人邻域
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告|Papers and Reports
• 页码范围: 408-417
• 页数: 10页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.c200897

摘要

基于视频图像的视觉行人再识别是指利用计算机视觉技术关联非重叠域摄像头网络下的相同行人,在视频安防和商业客流分析中具有重要应用.目前视觉行人再识别技术已经取得了相当不错的进展,但依旧面临很多挑战,比如摄像机的拍摄视角不同、遮挡现象和光照变化等所导致的行人表观变化和匹配不准确问题.为了克服单纯视觉匹配困难问题,本文提出一种结合行人表观特征跟行人时空共现模式的行人再识别方法.所提方法利用目标行人的邻域行人分布信息来辅助行人相似度计算,有效地利用时空上下文信息来加强视觉行人再识别.在行人再识别两个权威公开数据集Market-1501和DukeMTMC-ReID上的实验验证了所提方法的有效性.