多尺度局部特征选择的行人重识别算法

摘要

cqvip:针对行人重识别问题中人体姿态变化、对齐及部分遮挡等情况,提出了一种基于深度学习的局部区域选择和局部特征提取算法。算法首先利用残差卷积神经网络获取基本特征,然后利用多尺度的滑动窗口提取不同候选局部区域特征,并按照覆盖区域进行分组,每组选择一个最优局部特征,并融合整体特征得到最终特征表达。实验结果表明,通过该方法提取的局部特征具有更好的表达能力,提高了行人重识别的精确度。