基于注意力机制与局部关联特征的行人重识别
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(中国石油大学(华东) 计算机科学与技术学院,山东 青岛 266580)

作者简介:

张晓涵(1997-),女,硕士研究生,主要从 事行人重识别、图像检索方面的研究.

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中图分类号:

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Person re-identification based on attention mechanism and local association feature
Author:
Affiliation:

(College of Computer Science and Technology,China University of Petroleum(East China),Qingdao,Shandong 266580, China)

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    摘要:

    由于行人在真实场景下易受到背景、遮挡、姿态 等问题的影响,为获取行人图像中更具辨别能力 的特征,提出一种基于注意力机制和局部关联特征的行人重识别方法。首先,在网络框架中 嵌入注意力 模块以关注图像中表达能力强的特征;然后,利用图像中相邻区域的关联得到局部关联特征 ,并结合全 局特征。本文方法在Market1501和DukeMTMC-ReID数据集上进行实验,Rank-1指标分别 达到了95.3% 和90.1%。结果证明,本文方法能充分获取判别力强的特征信息,使 模型具有较强的识别能力。

    Abstract:

    Because pedestrians are easily affected by background,occlusion,postu re and other issues in real scenes,in order to obtain more discriminative features in pedestrian ima ges,a person re-identification method based on attention mechanism and local association fea ture is proposed. Firstly,the attention module is embedded in the network framework to pay attent ion to the features with strong expressive ability in the image.Then,the local association features are obtained by using the association of adjacent parts in the image,and combined with the global feat ures.The experiments on Market1501 and DukeMTMC-ReID datasets show that the Rank-1 inde x reaches 95.3%and 90.1%,respectively.The results show that the proposed method can full y obtain the feature information with strong discrimination and make the model have strong re cognition ability.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张晓涵.基于注意力机制与局部关联特征的行人重识别[J].光电子激光,2022,33(9):984~991

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  • 收稿日期:2021-12-24
  • 最后修改日期:2021-01-28
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  • 在线发布日期: 2022-10-18
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