【摘 要】
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当前行人重识别技术的重点研究方向有两个,特征提取和度量学习,前者不仅决定了模型的性能上限,而且也会影响度量学习。由于摄像头的安装角度和安装环境,会导致拍摄的行人图像存在前后角度不一致、图像不清晰和行人部分特征被遮挡等影响行人特征提取的问题。所以当前行人重识别的研究重点是如何提取到一个具有代表性的行人特征,本文的中心是围绕行人重识别所面临的挑战对基于深度学习的行人重识别方法进行研究和改进,主要的研究
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当前行人重识别技术的重点研究方向有两个,特征提取和度量学习,前者不仅决定了模型的性能上限,而且也会影响度量学习。由于摄像头的安装角度和安装环境,会导致拍摄的行人图像存在前后角度不一致、图像不清晰和行人部分特征被遮挡等影响行人特征提取的问题。所以当前行人重识别的研究重点是如何提取到一个具有代表性的行人特征,本文的中心是围绕行人重识别所面临的挑战对基于深度学习的行人重识别方法进行研究和改进,主要的研究内容为:（1）针对行人图像的特征通过局部卷积会导致行人的全局信息和一些隐藏关系在学习的过程中被忽略,行人图像的全局关系没有得到充分的利用。本文提出一种基于空间感知的全局注意力模块,计算空间维度不同位置之间成对的注意力关系,将成对的注意力特征进行简单的拼接,然后对拼接后的特征进行压缩,压缩后的特征是行人图像的最终特征。将这个模块分别嵌入到Res Net-50的前四个残差块中,在网络的最后加入批量归一化层,在损失函数的选择上采用标签平滑损失和本文改进的三元组函数作为联合损失函数。（2）针对行人具有相似属性却不是同一行人,行人图像被遮挡或缺失。本文提出了基于全局特征和局部特征拼接的行人重识别网络,这个网络共有三部份构成,第一部分是粗粒度的全局特征,第二部分是细粒度的全局特征,第三部分是细粒度的局部特征,在第三部分中加入全局对比池（global contrastive ooling,GCP）,即在某一块图像缺失的情况下仍然可以通过部分特征,不依赖于整体特征找到正确的行人图像。将这三部分的特征拼接起来作为行人图像最后的特征。在损失函数的选择上采用多损失函数策略对网络进行约束,最后在基准网络Res Net50-IBN-a上进行联合训练。两个网络都在公共数据集Market1501、Duke MTMC-re ID和CUHK03上进行了实验,实验数据表明本文所提行人重识别网络取得了不错的成果,其中基于全局特征和局部特征的拼接网络得到的实验数据更好。
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