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题名特征分块重构的视频行人重识别算法
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作者
王锦华
周非
白梦林
舒浩峰
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2023年第3期565-573,共9页
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文摘
基于视频的行人重识别是将一段视频轨迹与剪辑后的视频帧进行匹配,从而实现在不同的摄像头下识别同一行人。但由于现实场景的复杂性,采集到的行人轨迹会存在严重的外观丢失和错位,传统的三维卷积将不再适用于视频行人重识别任务。针对这一问题,提出三维特征分块重构模型,利用第一张特征图在水平分块的级别上对后续特征图进行对齐。在保证特征质量的前提下充分挖掘轨迹的时间信息,在特征重构模型后加入三维卷积核,并且将它与现有的三维卷积网络相结合。此外,还引入一种由粗到细的特征分块重构网络,不仅能使模型在两种不同尺度的空间维度上进行特征重构,还能进一步减少计算开销。实验表明,由粗到细的特征分块重构网络在MARS和DukeMTMC⁃VideoReID数据集上取得了良好的结果。
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关键词
视频行人重识别
特征分块
特征重构
三维卷积
由粗到细的特征分块重构网络
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Keywords
video⁃based person re⁃identification
feature block
feature reconstruction
3D convolution
coarse⁃to⁃fine feature block reconstruction network(cf⁃fbrnet)
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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