基于增强特征融合网络的行人再识别

作者：邓滔^*; 杨娟; 汪荣贵; 薛丽霞

来源：计算机应用研究, 2021, 38(04): 1224-1229.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2020.02.0078

• 行人再识别
• 全局特征
• 局部特征
• 特征融合

针对行人再识别问题,目前多数方法将行人的局部或全局特征分开考虑,从而忽略了行人整体之间的关系,即行人全局特征和局部特征之间的联系。本文提出一种增强特征融合网络(enhanced feature convergent network,EFCN)。在全局分支中,提出适用于获取全局特征的注意力网络作为嵌入特征,嵌入在基础网络模型中以提取行人的全局特征;在局部分支中,提出循环门单元变换网络(gated recurrent unit change network,GRU-CN)得到代表性的局部特征;再使用特征融合方法将全局特征和局部特征融合成最终的行人特征;最后借助损失函数训练网络。通过大量的对比实验表明,该算法网络模型在标准的Re-ID数据集上可以获得较好的实验结果。提出的增强特征融合网络能提取辨别性较强的行人特征,该模型能够应用于大场景非重叠多摄像机下的行人再识别问题,具有较高的识别能力和识别精度,且对背景变化的行人图像能提取具有较强的鲁棒性特征。

• 单位
  合肥工业大学