基于多任务学习的行人重识别特征表示方法

来源 :重庆邮电大学学报(自然科学版) | 被引量 : 3次 | 上传用户：a542886140

【摘要】

：

作为一种跨摄像头的检索任务,行人重识别会受到不同相机视角造成的图像样式变化的影响。近年来,许多算法通过神经网络直接从原始输入图片中学习相应特征,虽然这些特征能够很好地描述全局行人,但忽略了许多局部细节信息,在复杂的场景下容易出现误识别。针对此问题,研究了一种基于多任务学习的新的特征表示方法,采用成对输入的孪生网络结构,将局部最大出现特征(local maximal occurrence,LOMO)

【作者】

：

刘康凝何小海熊淑华卿粼波吴晓红

【机构】

：

四川大学电子信息学院

【出处】

：

重庆邮电大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2020年04期

【关键词】

：

孪生网络多任务学习深层特征传统手工局部特征 siamese networksmulti-task learningdeep featureshand-cr

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61871278),成都市产业集群协同创新项目(2016-XT00-00015-GX)

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