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基于深度卷积生成对抗网络和拓展近邻重排序的行人重识别

《计算机研究与发展》2019年 第8期 | 戴臣超 王洪元 倪彤光 陈首兵   常州大学信息科学与工程学院 江苏常州213164
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摘 要:行人重识别任务旨在识别不相交摄像头视图下的相同行人.这项任务极具挑战性,尤其是当数据集中每个行人仅仅有几张图片时.针对行人重识别数据集中行人图片数量不足的问题,提出一个从原始数据集中生成额外训练数据的方法.在这项工作之中存在2个挑战:1)如何从原始数据集之中获取更多的训练数据;2)如何处理这些新生成的训练数据.使用深度卷积生成对抗网络来生成额外的无标签行人图片,并采用标签平滑正则化来处理这些新生成的无标签行人图片.为了进一步提升行人重识别准确度,提出了一种新的无监督重排序框架.此框架既不需要为每组图像对重新计算新的排序列表,也不需要任何人工交互或标签信息.在Market-1501,CUHK03和DukeMTMC-reID数据集上的实验验证了所提方法的有效性.
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
【关键词】 行人重识别 深度卷积生成对抗网络 重排序 标签平滑正则化 无监督
【出 处】 《计算机研究与发展》2019年 第8期 1632-1641页 共10页
【收 录】 中文科技期刊数据库