文档名：基于语义感知的行人重识别技术研究
摘要：针对由于行人拍摄相机参数、拍摄环境以及角度等的差异,使行人重识别算法的准确率较低的问题,提出了一种基于行人语义感知信息以及深度学习的行人重新识别算法.首先,超分辨率重构行人视图,提升行人视图细节特征,提取行人的整体特征值,并用其识别体型差异较大的行人.其次,感知行人图像的语义信息,根据上述结果提取行人语义信息的特征值,用于识别体型相同或相似的行人.然后将行人视频中的人体宏观特征值以及语义感知的信息特征值融合为综合的特征值.使用生成的特征值计算与不同个体视频特征值的间距,识别海量人物图像.最后,在不同的数据集中验证了算法的性能.实验结果表明,该基于语言感知行人重识别算法的mAP和rand-1值最高.
作者：刘世泽Author：LIUShize
作者单位：中国社会科学院数量经济与技术经济研究所,北京100732
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2023, 41(4)
分类号：TP311
关键词：深度学习 行人重识别 语义感知
Keywords：deeplearning pedestrianre-identification semanticperception
机标分类号：TP391.41TN911.73P618.130.8
在线出版日期：2023年9月26日
基金项目：河北省重点研发计划基金资助项目基于语义感知的行人重识别技术研究[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2023, 41(4)刘世泽针对由于行人拍摄相机参数、拍摄环境以及角度等的差异,使行人重识别算法的准确率较低的问题,提出了一种基于行人语义感知信息以及深度学习的行人重新识别算法.首先,超分辨率重构行人视图,提升行人视图细节特征,提取行人...参考文献和引证文献
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