【摘 要】
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行人重识别（Person Re-Identification,简称Re ID）,是计算机视觉领域的热点研究方向,主要解决跨摄像头跨场景下行人的识别与检索,具有重要的研究意义和广泛的应用前景。该技术亦可作为人脸识别技术的重要补充,对无法获取清晰人脸的行人进行跨摄像头连续跟踪。本文以人体关节姿态的图表示为辅助特征,联合深度学习和图推理,重点研究并解决行人重识别特征提取不充分、小尺度行人识别精度低和关键
【基金项目】
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国家自然科学基金“复合语境下细粒度视频行为检测与识别关键技术研究”（项目号:61772067）；
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行人重识别（Person Re-Identification,简称Re ID）,是计算机视觉领域的热点研究方向,主要解决跨摄像头跨场景下行人的识别与检索,具有重要的研究意义和广泛的应用前景。该技术亦可作为人脸识别技术的重要补充,对无法获取清晰人脸的行人进行跨摄像头连续跟踪。本文以人体关节姿态的图表示为辅助特征,联合深度学习和图推理,重点研究并解决行人重识别特征提取不充分、小尺度行人识别精度低和关键点之间的关系被忽略等问题,针对性地提出了三种网络模型。本文的主要研究成果如下:（1）提出了一种基于多尺度特征融合的行人重识别网络（Multi-Scale Feature Fusion Network for Re ID,MS-FFN）。MS-FFN通过对不同尺度的特征进行融合,以提升模型的行人重识别性能,增强特征的表示能力,使模型性能有所提升。在Occluded-Duke数据集上的实验结果表明,与目前主流的算法相比（如HONet）,所提MS-FFN模型的R1准确率提高了0.5%。（2）提出了一种基于位置注意力的行人重识别网络（Locational Attention Network for Re ID,LANet）。LANet通过将位置信息嵌入通道注意力,联合学习位置和通道特征,从而提高行人重识别模型的性能。在数据集Occluded-Duke上的实验结果表明,与主流的HONet相比,所提LANet模型的R1准确率提高了1.1%。（3）提出了一种基于图推理的行人重识别网络（Graph Reasoning Network for Re ID,GRNet）。GRNet通过将特征映射到一种隐层交互空间,然后用图卷积进行关系推理,最后将带有关系信息的特征映射回原始坐标空间,从而得到更深层的关系表示。在数据集Occluded-Duke上的实验结果表明,所提GRNet的性能优于上述LANet、MS-FFN和HONet模型的性能,模型的R1准确率分别提高了3.1%,3.7%,4.2%;在数据集Market-1501上的结果表明,相较主流算法（如PGFA）,m AP和R1指标分别提高了5.9%和1.5%。
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