融合RGB与灰度图像特征的行人再识别方法

摘要：

针对行人再识别过程中相同身份行人图像颜色不一致,以及不同身份行人图像颜色相近问题,提出一种基于双分支残差网络的行人再识别方法.将RGB图像和灰度图像分别输入预训练的ResNet-50网络,获得RGB图像特征和灰度图像特征并对其进行融合,利用统一水平划分策略学习融合特征,同时将RGB特征、灰度特征和融合特征的拼接结果作为最终特征表示.在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03数据集上的实验结果表明,与PCB、Mancs等行人再识别方法相比,该方法的平均精度均值和首位命中率更高,且对于图像颜色变化具有更强的鲁棒性.

关键词：深度学习、行人再识别、RGB图像特征、灰度图像特征、融合特征

所属期刊栏目：47

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;河南省高校科技创新团队支持计划

在线出版日期：2021-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：226-233,240