【摘 要】
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行人重识别(Person re-identification,PReID)通常会受到背景杂物或外界遮挡等影响,因此,很难快速而又准确度区分不相交相机视图之间的不同行人。本文提出一种可扩展的深度特征学习体系结构的混合方案,将行人重识别视为学习距离度量问题,应用对称正则化来帮助相对距离训练深度神经网络。首先,结合最新发展的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN
【机 构】
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安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖241000
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行人重识别(Person re-identification,PReID)通常会受到背景杂物或外界遮挡等影响,因此,很难快速而又准确度区分不相交相机视图之间的不同行人。本文提出一种可扩展的深度特征学习体系结构的混合方案,将行人重识别视为学习距离度量问题,应用对称正则化来帮助相对距离训练深度神经网络。首先,结合最新发展的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN),采用其主要框架三元组模型(Triple model)提取鲁棒表示,旨在解决单一图像提取描述符的不足。
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