大数据环境下基于深度学习的行人再识别
针对卷积神经网络在行人识别过程中错误率较高的问题,提出了一种基于深度胶囊模型的行人再识别方法.首先利用标准卷积层学习区分度较高的特征;然后将不同卷积层中的若干特征划分为一组,生成一个具有丰富语义特征的主胶囊.在此基础上,引入了动态路由算法,通过迭代路由过程来确定主胶囊和数字胶囊之间的归属关系,进而得到一组数字胶囊,其中,每个数字胶囊可以学习识别目标行人的存在.在具有挑战性的数据集上进行实验的结果表明,所提算法在性能上优于已有算法.
行人再识别、卷积神经网络、胶囊网络、主胶囊、数字胶囊
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TN929.53
2020-03-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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