基于局部异质协同双路网络的跨模态行人重识别

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 2次 | 上传用户：mmghb

【摘要】

：

针对现有跨模态行人重识别方法忽略行人的局部特征及模态间的相互协同的问题,文中提出基于局部异质协同双路网络的跨模态行人重识别方法.首先,通过双路网络提取不同模态的全局特征进行局部精细化,挖掘行人的结构化局部信息.然后,通过标签和预测信息建立跨模态局部信息之间的关联,进行协同自适应的跨模态融合,使不同模态的特征之间相互补充,获得富有判别力的特征.在RegDB、SYSU-MM01跨模态行人重识别数据集上

【作者】

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郑爱华曾小强江波黄岩汤进

【机构】

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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽省科学技术厅安徽省工业图像处理与分析重点实验室,中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

【出处】

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模式识别与人工智能

【发表日期】

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2020年10期

【关键词】

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行人重识别跨模态局部特征协同融合卷积神经网络 Person Re-identificationCross-ModalLocal FeatureColla

【基金项目】

：

新一代人工智能重大项目(No.2018AAA0100400),国家自然科学基金项目(No.61976002),安徽省重点研究与开发计划对外科技合作项目(No.201904b11020037),安徽省高等学校自然科学研究重点项目(No.KJ2019A0033),模式识别国家重点实验室开放课题基金项目(No.201900046),安徽大学物质科学与信息技术研究院开放课题资助

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