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基于图卷积网络与自注意力图池化的视频行人重识别方法
被引量:
1
1
作者
姚英茂
姜晓燕
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第3期728-735,共8页
针对跨相机网络视频中存在的遮挡、空间不对齐、背景杂波等因素导致视频行人重识别效果较差的问题,提出一种基于图卷积网络(GCN)与自注意力图池化(SAGP)的视频行人重识别方法。首先,通过区块关系图建模挖掘视频中帧间不同区域的关联信息...
针对跨相机网络视频中存在的遮挡、空间不对齐、背景杂波等因素导致视频行人重识别效果较差的问题,提出一种基于图卷积网络(GCN)与自注意力图池化(SAGP)的视频行人重识别方法。首先,通过区块关系图建模挖掘视频中帧间不同区域的关联信息,并利用GCN优化逐帧图像中的区域特征,缓解遮挡和不对齐等问题;然后,通过SAGP机制去除对行人特征贡献较低的区域,避免背景杂波区域的干扰;最后,提出一种加权损失函数策略,使用中心损失优化分类学习结果,并使用在线软挖掘和类感知注意力(OCL)损失解决难样本挖掘过程中可用样本未被充分利用的问题。实验结果表明,在MARS数据集上,相较于次优的AITL方法,所提方法的平均精度均值(mAP)与Rank-1分别提高1.3和2.0个百点。所提方法能够较好地利用视频中的时空信息,提取更具判别力的行人特征,提高行人重识别任务的效果。
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关键词
视频行人重识别
图卷积网络
自注意力图池化
加权损失函数策略
中心损失
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职称材料
题名
基于图卷积网络与自注意力图池化的视频行人重识别方法
被引量:
1
1
作者
姚英茂
姜晓燕
机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第3期728-735,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(U2033218)。
文摘
针对跨相机网络视频中存在的遮挡、空间不对齐、背景杂波等因素导致视频行人重识别效果较差的问题,提出一种基于图卷积网络(GCN)与自注意力图池化(SAGP)的视频行人重识别方法。首先,通过区块关系图建模挖掘视频中帧间不同区域的关联信息,并利用GCN优化逐帧图像中的区域特征,缓解遮挡和不对齐等问题;然后,通过SAGP机制去除对行人特征贡献较低的区域,避免背景杂波区域的干扰;最后,提出一种加权损失函数策略,使用中心损失优化分类学习结果,并使用在线软挖掘和类感知注意力(OCL)损失解决难样本挖掘过程中可用样本未被充分利用的问题。实验结果表明,在MARS数据集上,相较于次优的AITL方法,所提方法的平均精度均值(mAP)与Rank-1分别提高1.3和2.0个百点。所提方法能够较好地利用视频中的时空信息,提取更具判别力的行人特征,提高行人重识别任务的效果。
关键词
视频行人重识别
图卷积网络
自注意力图池化
加权损失函数策略
中心损失
Keywords
video-based person re-identification
graph
Convolutional Network(GCN)
self-attention
graph
pooling
(
sagp
)
weighted loss function strategy
center loss
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图卷积网络与自注意力图池化的视频行人重识别方法
姚英茂
姜晓燕
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023
1
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参考文献
引证文献
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