【摘 要】
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随着计算机视觉技术的不断发展,行人再识别技术在安防、侦查和智能监控等领域发挥了巨大的作用,成为了当下的研究热点。传统的行人再识别技术聚焦于摄像机采集到的可见光图像这一视觉信息的研究,并且在实验室条件下已经达到了较好的效果,但在光照情况差、目标遮挡、画质模糊等不利条件下,算法的识别率出现了断崖式的下降。如今视觉信息不单单再聚焦于可见光图像,而是引入了红外图像、深度图像、素描人像等信息用以提高算法的识
【机 构】
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中国人民公安大学信息与网络安全学院,中国人民公安大学侦查学院,上海市现场物证重点实验室
【基金项目】
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中国人民公安大学公共安全行为科学实验室开放课题(2021SYS03),国家重点研发计划项目,中国人民公安大学专项项目(2020JWCX08),上海市现场物证重点实验室开放课题基金(2020XCWZK05)。
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随着计算机视觉技术的不断发展,行人再识别技术在安防、侦查和智能监控等领域发挥了巨大的作用,成为了当下的研究热点。传统的行人再识别技术聚焦于摄像机采集到的可见光图像这一视觉信息的研究,并且在实验室条件下已经达到了较好的效果,但在光照情况差、目标遮挡、画质模糊等不利条件下,算法的识别率出现了断崖式的下降。如今视觉信息不单单再聚焦于可见光图像,而是引入了红外图像、深度图像、素描人像等信息用以提高算法的识别率。与此同时,文本信息和时空信息的应用同样也提升了行人再识别算法的性能。但由于各个模态间存在天然差异,
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