資料介紹
行人重識別是指利用計算機視覺技術識別不同監(jiān)控設備下的目標行人,該技術在公共安全與相冊管理等方面應用較廣。然而現(xiàn)有行人重識別算法在局部特征區(qū)域劃分后出現(xiàn)離異值使該區(qū)域內(nèi)容不一致,導致局部特征區(qū)分性降低。提岀一種基于局部區(qū)域特征選擇的內(nèi)容一致性行人重識別算法。將行人圖像輸入殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡取得張量,根據(jù)局部區(qū)域內(nèi)容一致性從張量中選擇基本單位特征向量,使用 Softmax函數(shù)計算其局部區(qū)域概率重新生成局部區(qū)域,從而消除離異值,增加類間差異并減少類內(nèi)差異。實驗結果表明,與 Spindel、PN-GAN等行人重識別算法相比,該算法的行人重識別準確率更高,其提取的行人特征可區(qū)分性和魯棒性更好。
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