【摘 要】
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行人重识别（Person re-identification,Re-ID）的目的是通过多个不重叠的摄像机检索目标人物。随着深度神经网络的发展和智能视频监控需求的不断增加,ReID在计算机视觉界应运而生。近年来,基于深度学习的Re-ID方法取得了令人鼓舞的成果。随着封闭世界条件下的识别精度逐渐饱和,对行人重识别的研究焦点转向了开放世界。虽然开放世界更符合特定场景下的实际应用,但也面临着更大的挑战性。
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行人重识别（Person re-identification,Re-ID）的目的是通过多个不重叠的摄像机检索目标人物。随着深度神经网络的发展和智能视频监控需求的不断增加,ReID在计算机视觉界应运而生。近年来,基于深度学习的Re-ID方法取得了令人鼓舞的成果。随着封闭世界条件下的识别精度逐渐饱和,对行人重识别的研究焦点转向了开放世界。虽然开放世界更符合特定场景下的实际应用,但也面临着更大的挑战性。数据量不足和语义错位问题是目前Re-ID工作的主要瓶颈所在,因此本文针对行人重识别做了以下几个工作。（1）针对数据量不足、姿态缺乏多样性等问题,本文设计了基于Cycle GAN的人体姿态迁移算法进行数据扩充。针对人体的复杂结构,本文在生成器中加入了一系列结构相似的姿态迁移块,将人体分为8个部分依次进行姿态迁移工作。提出的算法在Market-1501数据集上得到了0.806的mask-SSIM分数和3.694的mask-IS分数。（2）针对视角、姿态等因素导致的语义错位问题,本文设计了一个轻量级纹理图像生成网络,网络由结构相似的编码器和解码器组成。其中,编码器用于编码行人的特征,解码器利用ground truth对生成的纹理图片进行回归,监督编码器学习纹理特征。此外,通过引入深度可分离卷积,将标准卷积分为点卷积和深度卷积两层,减少了网络的计算量和参数量。（3）针对人体纹理图像的缺陷,本文设计了一个基于联合多损失学习框架的行人重识别网络。包含语义对齐子网和特征提取子网,其中特征提取子网以原始RGB图像作为输入,学习人物图像的特征,语义对齐子网以纹理图像作为输入,在训练过程中督促特征提取子网学习语义对齐的特征,并在测试中禁用。两个子网的结构相似,都由一个二分支网络构成,每个分支分别处理局部和全局特征。提出的算法在CUHK03数据集上取得了74.8的m AP分数和78.6的Rank-1分数。
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