10.16208/j.issn1000-7024.2018.05.044
基于跨场景迁移学习的行人再识别
为解决在新场景中行人再识别系统识别率低的问题,提出基于跨场景迁移学习的行人再识别方法.由于新场景中已标记信息很少,利用在其它场景中获得的行人图像来帮助目标场景的行人再识别.对图像用Retinex变换预处理,减少光照影响,通过非对称多任务学习方式联合学习不同场景的数据集,得到相似性度量函数,运用跨任务数据差异模型解决共享空间的数据塌陷问题,引入正则化项,缓解过拟合现象.实验结果表明,相比有关非迁移学习的行人再识别方法,基于跨场景迁移学习方法在识别率上有很好的提升.
行人再识别、跨场景、非对称多任务学习、共享隐空间、数据塌陷、正则化项
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61572085
2018-09-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
1457-1462