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摘要
针对行人重识别中出现的行人遮挡、图像质量参差不齐的情况，提出一种结合时序和局域质量评估的网络模型。从时序信息和质量评估两方面出发，利用时序信息和注意力机制弥补空间上出现的噪音或者缺失，进一步提高基础特征表达的判别能力；将行人图像按比例分割为3段，分别进行局域质量评估；将得到的分数作为权重与行人特征加权求和得到最终的特征。将ResNet-50作为主干网络，在MARS、DukeMTMC-VideoReID和PRID-2011数据集上的实验结果表明，该网络模型在行人重识别准确率上有一定提升。
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单位智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室; 武汉科技大学
