-
题名融合子空间共享特征的多尺度跨模态行人重识别方法
被引量:4
- 1
-
-
作者
王凤随
闫涛
刘芙蓉
钱亚萍
许月
-
机构
安徽工程大学电气工程学院
检测技术与节能装置安徽省重点实验室
高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室
-
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期325-334,共10页
-
基金
安徽省自然科学基金(2108085MF197,1708085MF154)
安徽高校省级自然科学研究重点项目(KJ2019A0162)
+1 种基金
检测技术与节能装置安徽省重点实验室开放基金资助项目(DTESD2020B02)
安徽高校研究生科学研究项目(YJS20210448,YJS20210449)。
-
文摘
跨模态行人重识别(Re-ID)是智能监控系统所面临的一项具有很大挑战的问题,现有的跨模态研究方法中主要基于全局或局部学习表示有区别的模态共享特征。然而,很少有研究尝试融合全局与局部的特征表示。该文提出一种新的多粒度共享特征融合(MSFF)网络,该网络结合了全局和局部特征来学习两种模态的不同粒度表示,从骨干网络中提取多尺度、多层次的特征,全局特征表示的粗粒度信息与局部特征表示的细粒度信息相互协同,形成更具有区别度的特征描述符。此外,为使网络能够提取更有效的共享特征,该文还针对网络中的两种模态的嵌入模式提出了子空间共享特征模块的改进方法,改变传统模态特征权重的特征嵌入方式。将该模块提前放入骨干网络中,使两种模态的各自特征映射到同一子空间中,经过骨干网络产生更丰富的共享权值。在两个公共数据集实验结果证明了所提方法的有效性,SYSU-MM01数据集最困难全搜索单镜头模式下平均精度m AP达到了60.62%。
-
关键词
行人重识别
跨模态
全局和局部特征
多粒度共享特征融合
子空间共享特征
-
Keywords
Person Re-IDentification(Re-ID)
Cross-modality
Global and local features
Multi-granularity Shared Feature Fusion(MSFF)
Subspace sharing features
-
分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名具有特征选择的多源自适应分类框架
被引量:9
- 2
-
-
作者
黄学雨
徐浩特
陶剑文
-
机构
江西理工大学信息工程学院
宁波职业技术学院电子信息工程学院
-
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第9期2499-2506,共8页
-
基金
浙江省自然科学基金资助项目(LY19F020012)
赣州科技重点研发项目([2018]50-8-3)。
-
文摘
对于现有的多源自适应学习方案无法有效区分多个源域中的有用信息并迁移至目标域的问题,提出一种具有特征选择的多源自适应分类框架(MACFFS),并将特征选择和共享特征子空间学习整合到统一框架中进行联合特征学习。具体来说,MACFFS将来自多个源域的特征数据投影至不同的潜在空间中来学习得到多个源域分类模型,实现目标域的分类。然后,将得到的多个分类结果进行整合用于目标域分类模型的学习。此外,框架还利用L2,1范数稀疏回归代替传统的基于L2范数的最小二乘回归来提高鲁棒性。最后,把多种现有方法在两项任务中与MACFFS进行实验比较分析。实验结果表明,与现有方法中表现最好的DSM相比,MACFFS节省了接近1/4的计算时间,并且提升了大约2%的识别率。总的来说,MACFFS结合了机器学习、统计学习等相关知识,为多源自适应方法提供了一个新的思路,且该方法在现实场景下的识别应用中比现有方法具有更好的性能。
-
关键词
多源自适应
目标识别
共享特征子空间
特征选择
迁移学习
-
Keywords
multi-source adaptation
object recognition
shared feature subspace
feature selection
transfer learning
-
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名多源适应多标签分类框架
被引量:24
- 3
-
-
作者
姚哲
陶剑文
-
机构
诺丁汉大学计算机科学与工程学院
浙江大学宁波理工学院计算机与数据工程学院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第7期88-96,170,共10页
-
基金
浙江省自然科学基金(No.LY14F020009)
教育部人文社科基金(No.13YJAZH084)
宁波市自然科学基金(No.2013A610065)
-
文摘
多源适应学习是一种旨在提升目标学习性能的有效机器学习方法。针对多标签视觉分类问题,基于现有的研究进展,研究提出一种新颖的联合特征选择和共享特征子空间学习的多源适应多标签分类框架,在现有的图Laplacian正则化半监督学习范式中充分考虑目标视觉特征的优化处理,多标签相关信息在共享特征子空间的嵌入,以及多个相关领域的判别信息桥接利用等多个方面,并将其融为一个统一的学习模型,理论证明了其局部最优解只需通过求解一个广义特征分解问题便可分别获得,并给出了算法实现及其收敛性定理。在两个实际的多标签视觉数据分类上分别进行深入实验分析,证实了所提框架的鲁棒有效性和优于现有相关方法的分类性能。
-
关键词
特征选择
共享特征子空间
多源适应学习
多标签学习
-
Keywords
feature selection
shared feature subspace
multi-source adaptation learning
multi-label learning
-
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-