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摘要
目的 传统行人重识别方法提取到的特征中包含大量的衣物信息，在换装行人重识别问题中，依靠衣物相关的信息难以准确判别行人身份，使模型性能显著下降；虽然一些方法从轮廓图像中提取行人的体型信息以增强行人特征，但轮廓图像的质量参差不齐，鲁棒性差。针对这些问题，本文提出一种素描图像指导的换装行人重识别方法。方法 首先，本文认为相对于轮廓图像，素描图像能够提供更鲁棒、更精准的行人体型信息，因此本文使用素描图像提取行人的体型信息，并将其融入表观特征以获取完备的行人特征。然后，提出一个基于素描图像的衣物无关权重指导模块，进一步使用素描图像中的衣物位置信息指导表观特征的提取过程，从而减少表观特征中的衣物信息，增强表观特征的判别力。结果 在LTCC(long-term cloth changing)和PRCC(person re-identification under moderate clothing change)两个常用换装行人数据集上，本文方法与最先进的方法进行了对比。相较于先进方法，在LTCC和PRCC数据集上，本文方法在Rank-1性能指标上分别提高了6.5%和3.9%。实验结果表明，素描图像在鲁棒性和准确性上均优于轮廓图像，能够更好地获取行人体型信息，并且能够为表观特征提供更多体型互补信息。结论提出的衣物无关权重指导模块能有效减少行人表观特征中衣物信息的含量；提出的素描图像指导的换装行人重识别方法有效获取了包含衣物无关表观特征和体型特征在内的完备行人特征。
- 出版日期2023
- 单位中国科学院大学
