图像特征融合的行人重识别方法

• 作者: 齐宝光 何小海 卿粼波 陈洪刚
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 行人重识别 局部特征 全局特征 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 信息处理与传输|Information Processing & Transmission
• 页码范围: 428-434
• 页数: 7页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2022.04.004

摘要

行人重识别的目的是在跨区域、跨场景的情况下,检索出特定目标行人.由于行人外观可能相似,以及存在姿态变化和遮挡的问题,因此要求行人重识别模型能够捕捉到足够的细节信息.基于此,提出了图像特征融合的行人重识别算法,融合图像的全局特征与局部特征进行目标行人的检索.该算法构建了特征融合的图像通道,由卷积神经网络提取图像的视觉信息,将视觉特征分割为两个分支,分别进行全局特征和局部特征的计算.全局特征关注行人的整体外观,局部特征提供更多的细粒度信息.将所提方法在行人重识别的主流数据集Market1501和DukeMTMC-reID上进行了广泛的实验,证明了该方法的有效性.