基于特征融合网络的行人重识别
行人重识别旨在大规模的分布式监控系统中进行行人目标匹配,紧凑且具有鲁棒性的特征表达对其至关重要,为此,本文提出了一种基于特征融合网络的特征提取方法.首先,利用STEL算法增强了LOMO特征对背景噪声的抗噪性能,利用KPCA算法降低维度以便于后续融合.随后,本文探索了手工特征和CNN特征的互补性,将改进LOMO特征融入至卷积神经网络之中,得到了区分度更高的融合特征.在VIPeR和CUHK01数据集上的测试结果表明,本文融合特征的区分度明显高于单一特征和级联特征,Rank-1较级联特征分别提高了3.73% 和2.36%.
行人重识别、卷积神经网络、LOMO特征、特征融合网络
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2019-03-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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