基于多尺度卷积特征融合的行人重识别

来源 :激光与光电子学进展 | 被引量 : 14次 | 上传用户：qiaomy

【摘要】

：

针对现有的基于卷积神经网络的行人重识别方法对于遮挡和复杂背景引起的判别信息缺失问题,提出了一种基于多尺度卷积特征融合的行人重识别算法。在训练阶段,使用金字塔池化方法对卷积特征图进行分块和池化,获得包含全局特征和多尺度局部特征的多个特征向量;对每一个特征向量进行独立分类,并在各个分类的最后内积层上归一化权重和特征,以提升分类性能;最后使用梯度下降法优化全部的分类损失。在识别阶段,将池化后的多个特征向

【作者】

：

徐龙壮彭力

【机构】

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江南大学物联网工程学院物联网应用技术教育部工程中心

【出处】

：

激光与光电子学进展

【发表日期】

：

2019年14期

【关键词】

：

机器视觉卷积神经网络金字塔池化多尺度特征融合行人重识别权重与特征归一化 machine vision convolutional neural net

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61873112),教育部-中国移动科研基金(MCM20170204),江苏省博士后科研资助计划(1601085C).

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