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摘要
行人再识别问题中,由于视角、光照和行人姿态等因素的变化,导致难以提取有效的行人特征,降低识别精度.而深度神经网络在训练样本较少的情况下较难训练,易出现过拟合现象.针对上述问题,本文提出一种多信息流动卷积神经网络(Multi-information Flow Convolutional Neural Network,MiF-CNN)模型,模型中包含一个特殊的卷积结构,该结构中每层卷积层提取到的特征与后续所有卷积层的输入相连接,增强了网络的特征信息流动性和梯度的反向传播效率,使得模型提取到的行人特征更具判别力.采用多损失函数组合方式训练网络模型,更好的区分行人类别.最后利用欧氏距离对行人特征相似性进行排序.在标准行人再识别数据集VIPeR和CUHK01上的实验表明,本文方法进一步提高了行人再识别精度,并有效改善了深度神经网络的过拟合现象.
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