基于强化深度特征融合的行人再识别算法研究

行人再识别指的是在非重叠的多摄像头下匹配行人目标,通常由特征表示和度量学习两个部分组成。文中针对特征表示进行研究,提出一种新的行人再识别特征提取算法,在深度学习特征的基础上加入了基于人体结构检测的多分类特征,建立了强化深度特征的多特征融合模型。经过对深度学习特征的强化训练,文中得到一种描述性更强、更有效的融合特征,并且在多个公开数据集上有很高的识别率。