基于深度学习和属性特征的行人再识别算法

作者：姚品; 万旺根

来源：电子测量技术, 2020, 43(12): 70-74.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2004255

• 行人再识别
• 网络中间层特征
• 行人属性特征

随着基于神经网络的算法在图像领域的不断发展,神经网络算法在行人再识别领域也逐渐成为主流的算法。目前,大多数神经网络算法常把网络的最后一层特征用于行人分类,而很少关注网络中间层输出的特征。另一方面,行人属性特征作为一个有效的局部特征,是神经网络提取特征的一个重要补充。基于Resnet50网络,结合网络中间层特征和行人属性特征,提出了一个新的行人再识别算法。在Market-1501和DukeMTMC-reID数据集上进行实验,实验结果表明,所提算法相较于目前主要算法,识别准确率有较大的提升。

• 单位
  上海大学; 通信与信息工程学院