10.13700/j.bh.1001-5965.2020.0067
基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法
根据车辆重识别中区域置信度不同,提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法.首先,利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息,分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域.根据车标扩散区域的高区分度特性,提升局部区域的置信度.使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理,根据局部区域分割信息,对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割,获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量.然后,通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量,计算损失函数.最后,在测试阶段使用全局特征,并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征,缩短局部识别一致的车辆目标距离.在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试,验证了所提算法的有效性.
车辆重识别、高置信局部特征、特征优化、区域检测、神经网络
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TP399(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;澳门特别行政区科学技术发展基金;软件开发环境国家重点实验室开放基金
2020-09-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
1650-1659