基于多尺度特征表示的行人再识别

摘要：

应用于复杂场景下的行人再识别方法,常采用结合全局特征和局部特征的行人表示策略来提升模型的判别能力.但是,提取局部特征往往需要针对特定的语义区域设计专门的模型,增加了算法的复杂性.为解决上述问题,提出一种基于多尺度特征表示的行人再识别模型.该模型通过对不同细粒度局部特征与全局特征的联合表示,得到多层次具有互补性的判别信息,端对端地完成行人再识别任务.为了在获取高区分度信息的同时保留更多的细节信息,采用最大池化加平均池化的方式对特征进行下采样;此外,通过引入TriHard loss约束全局特征并采用随机擦除方法增强数据来进一步提升模型对复杂场景的适应性.在Market-1501和DukeMTMC-reID数据集上进行对比实验,实验结果表明,rank-1的准确率分别达到94.9％和87.1％,从而验证了所提出方法的有效性.

关键词：行人再识别;全局特征;局部特征;TriHard loss;Market-1501;DukeMTMC-reID

所属期刊栏目：36

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目;陕西省自然科学基金重点项目

在线出版日期：2021-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：3015-3022