【摘 要】
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目前在行人重识别(person re-identification)领域对行人特征的提取主要集中在整体行人或肢体躯干分别提取特征,较少使用面部特征。将面部特征融入到网络中以提高行人重识别的准确率。在行人重识别网络Spindle Net的框架中引入MTCNN面部提取网络,通过提高面部特征在整体行人特征中的权重来提高行人重识别的准确率。实验结果表明,文中提出的网络相比于Spindle Net在CUHK
【机 构】
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长春理工大学计算机科学技术学院,长春理工大学人工智能学院
【基金项目】
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吉林省重点科技成果转化项目(20170307002GX)资助
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目前在行人重识别(person re-identification)领域对行人特征的提取主要集中在整体行人或肢体躯干分别提取特征,较少使用面部特征。将面部特征融入到网络中以提高行人重识别的准确率。在行人重识别网络Spindle Net的框架中引入MTCNN面部提取网络,通过提高面部特征在整体行人特征中的权重来提高行人重识别的准确率。实验结果表明,文中提出的网络相比于Spindle Net在CUHK01,CUHK03,VIPeR,PRID,i-LIDS,3DPeS数据集上Rank-1的准确率平均提升7%。
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