【摘 要】
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行人再识别（Person Re-Identification,Re-ID）,是在多个无重叠视域的摄像头网络中对行人进行检索匹配,具有重要的学术价值和广阔的应用前景,对建立平安城市和智慧城市具有重要意义。但是,在行人再识别技术的实际应用中,现有行人再识别模型的扩展性不强,即从某一场景中学习到的行人再识别模型扩展到其他场景中应用时性能下降严重。本论文针对不同数据集之间的域差异导致性能下降的问题,围绕行
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行人再识别（Person Re-Identification,Re-ID）,是在多个无重叠视域的摄像头网络中对行人进行检索匹配,具有重要的学术价值和广阔的应用前景,对建立平安城市和智慧城市具有重要意义。但是,在行人再识别技术的实际应用中,现有行人再识别模型的扩展性不强,即从某一场景中学习到的行人再识别模型扩展到其他场景中应用时性能下降严重。本论文针对不同数据集之间的域差异导致性能下降的问题,围绕行人再识别的跨域泛化算法展开研究,具体工作如下:（1）提出了一种基于域无关特征学习的行人再识别网络（DIF-Re ID）。该方法通过在网络中添加实例归一化模块和批量归一化模块提高模型的跨域泛化能力。使用实例归一化可去除风格相关的信息,减少域差异;使用批量归一化可保留行人判别性的信息,提高模型的精度。（2）提出了一种基于前景特征学习的行人再识别方法（FFL）,该方法可以减少行人图像背景导致的域差异,进一步的提高模型的跨域泛化能力。该方法利用人体解析算法生成的掩模图像对行人区域和背景区域加以区分,使用掩模图像可以使网络在学习过程中更加侧重于学习行人本身的特征,减少域之间的背景差异带来的影响。（3）本文通过人工抠取的方式,基于GRID、VIPe R、CUHK01三个行人再识别数据集,建立了一个含有6423张行人前景图像的数据集,该数据集可以用于基于行人前景的行人再识别方法的研究和验证。（4）本文提出的方法在GRID、VIPe R、CUHK01、Market1501和Duke MTMC-Re ID之间进行了跨域实验,分别设计了以Market1501为源域,其余四个数据集为目标域的跨域实验和以Duke MTMC-Re ID为源域,其余四个数据集为目标域的跨域实验。一共八组跨域实验,通过与现有跨域泛化行人再识别方法进行比较,实验结果表明本文提出方法的有效性。
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