基于雙流特征融合和兩級(jí)顯著性特征互補(bǔ)的行人重識(shí)別方法研究基于雙流特征融合和兩級(jí)顯著性特征互補(bǔ)的行人重識(shí)別方法研究

摘要：行人重識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要問題，它的目標(biāo)是在不同攝像頭中準(zhǔn)確地匹配并識(shí)別同一行人。本文提出了一種基于雙流特征融合和兩級(jí)顯著性特征互補(bǔ)的行人重識(shí)別方法，旨在提高行人重識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性。

關(guān)鍵詞：行人重識(shí)別，雙流特征，顯著性特征，特征融合，準(zhǔn)確率，魯棒性

1.引言

行人重識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要問題，它在實(shí)際應(yīng)用中具有很大的潛力。然而，由于行人外貌的變化和攝像頭視角的差異，行人重識(shí)別一直是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。過去的研究中，通過提取行人的深度特征進(jìn)行重識(shí)別已經(jīng)取得了一定的成果，但是仍然存在準(zhǔn)確率不高和對(duì)視角變化敏感的問題。

2.方法

為了解決上述問題，本文提出了一種基于雙流特征融合和兩級(jí)顯著性特征互補(bǔ)的行人重識(shí)別方法。具體步驟如下：

2.1雙流特征提取

首先，本文利用兩個(gè)并行的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來提取行人圖像的特征。一個(gè)CNN用于提取行人圖像的局部特征，另一個(gè)CNN用于提取全局特征。局部特征可以更好地捕捉行人的細(xì)節(jié)信息，而全局特征則更多地關(guān)注行人的整體形狀信息。

2.2雙流特征融合

通過將局部特征和全局特征進(jìn)行融合，得到行人圖像的綜合特征表示。具體而言，本文采用了一種融合方法，即將局部特征與全局特征進(jìn)行級(jí)聯(lián)，然后通過一個(gè)全連接層將它們映射到一個(gè)共同的特征空間。

2.3兩級(jí)顯著性特征互補(bǔ)

為了進(jìn)一步提高行人重識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性，本文引入了顯著性特征的概念。首先，通過計(jì)算行人圖像的局部顯著圖和全局顯著圖，得到行人圖像的兩級(jí)顯著性特征。然后，將這兩個(gè)顯著性特征與雙流特征進(jìn)行互補(bǔ)，得到最終的行人特征表示。

3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文使用了公開的行人重識(shí)別數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的方法在準(zhǔn)確率和魯棒性方面明顯優(yōu)于現(xiàn)有的行人重識(shí)別方法。雙流特征融合可以有效地提取行人圖像的綜合特征，而兩級(jí)顯著性特征互補(bǔ)可以更好地利用顯著性特征提高行人重識(shí)別的性能。

4.結(jié)論

本文提出了一種基于雙流特征融合和兩級(jí)顯著性特征互補(bǔ)的行人重識(shí)別方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在行人重識(shí)別任務(wù)上能夠取得較好的性能。未來的研究可以進(jìn)一步改進(jìn)特征提取和融合方法，以進(jìn)一步提高行人重識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性。同時(shí)，可以探索更多其他視覺特征和技術(shù)手段，以進(jìn)一步完善行人重識(shí)別領(lǐng)域的研究綜合上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析，本文提出的基于雙流特征融合和兩級(jí)顯著性特征互補(bǔ)的行人重識(shí)別方法在準(zhǔn)確率和魯棒性方面表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)。通過將局部特征和全局特征進(jìn)行級(jí)聯(lián)，并將它們映射到一個(gè)共同的特征空間，可以有效地提取行人圖像的綜合特征。同時(shí)，引入顯著性特征的概念，將局部顯著圖和全局顯著圖與雙流特征進(jìn)行互補(bǔ)，進(jìn)一步提高了