10.19335/j.cnki.2095-6649.2018.11.018
基于残差神经网络的颜色特征 排序行人再识别算法
行人再识别是智能安防领域的研究热点,得到了学术界的广泛重视.行人再识别是在非重叠多摄像头视角域下进行行人匹配,其难点在于不同摄像头下行人外形具有显著变化,难以提取不变性特征,识别率偏低.本文首先提出基于残差神经网络的行人再识别模型,将特征归一化模块应用其中,有效改善特征分布变化.其次,提出了对光照和姿态具有鲁棒性的重排序算法,旨在通过语义分割模型裁剪出行人上衣图片,并根据其RGB颜色直方图相似度进行重新排序.最后在Market1501及CUHK03两个公开数据集上进行实验.实验结果证明,本文提出的算法能大幅度提高行人再识别的准确率.
行人再识别、残差神经网络、特征归一化、RGB颜色直方图、重排序
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TP311(计算技术、计算机技术)
2019-02-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
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