【摘 要】
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基于深度学习的行人重识别方法面临的挑战在于如何解决由于行人姿态多变、背景混杂、摄像头视角差异大和部分遮挡等情况引起的行人不对齐的问题。如何提取细粒度的、具有强判
【机 构】
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佛山科学技术学院数学与大数据学院,广东工业大学计算机学院
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基于深度学习的行人重识别方法面临的挑战在于如何解决由于行人姿态多变、背景混杂、摄像头视角差异大和部分遮挡等情况引起的行人不对齐的问题。如何提取细粒度的、具有强判别性的特征成为解决问题的关键,因此本文提出了一种新型的基于图神经网络的行人重识别方法,其中包括:1) 结合人体语义解析结果提取细粒度局部特征,构建部位关系图,并通过图神经网络学习到细粒度的图表示。2) 通过图度量学习方法联合优化学习网络,学习强判别性的特征表示。本文提出的方法在主流评估数据集上与行人重识别前沿方法进行实验比较,结果表明了方法的有效性
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