基于AlphaPose的行人重识别姿态评价方法

摘要：

行人重识别旨在不同时间、不同摄像头拍摄范围中检索特定目标行人,在实际应用场景中,可能会存在行人被严重遮挡的图像,不仅不利于行人检测,还会消耗大量的时间.行人姿态检测可以通过定位行人关键点位置判断行人是否存在遮挡,因此,本研究提出在重识别检测之前,对行人姿态进行分析,提出一种基于 AlphaPose 的重识别行人姿态评价方法.首先,利用 AlphaPose进行姿态检测,得到行人各个关键点的置信度;然后,利用各个关键点的置信度得到各个行人的姿态评分;最后,根据姿态评分结果筛选出多个测试集进行验证分析.利用 torchreid 框架在数据集 DukeMTMC-reID及 Market1501 进行实验,实验结果表明,与初始测试集相比,筛选后的测试集检测效率明显提高,且 mAP 和 rank-n值也有所提高.

关键词：姿态检测、行人重识别、AlphaPose检测、姿态评分、torchreid

所属期刊栏目：45

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：湖北省技术创新专项重大项目2019ACA144

在线出版日期：2023-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：702-711