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摘要
针对因行人图像背景差异大、人体外观相似导致的行人再识别准确率低的问题，提出了一种利用特征融合与多尺度信息的行人重识别方法。首先，通过ResNet50＿IBN提取人体图像全局特征图。其次，设计分支结构，第1分支利用空间变换网络对全局特征图进行自适应的空间特征对齐，水平切分全局特征图得到局部特征，采用全局特征与每个局部特征分别融合的方式来挖掘特征之间的关联关系。第2分支增加了4种不同尺度的卷积层提取全局图像的多尺度特征。最后，在推理阶段将第1分支和第2分支的特征进行通道维度的串联，作为行人的对比特征。通过在Market-1501、DukeMTMC数据集上的实验表明，所提方法与AlignedReID和EA-Net等特征对齐和局部特征提取方法相比具备更强的性能，在Market-1501上，mAP和Rank-1分别达到了86.77%和94.83%。
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单位广东省科学院; 昆明理工大学; 自动化学院
