基于联合损失胶囊网络的换衣行人重识别

摘要

目前的行人重识别(Re-ID)研究主要集中在短时间情形,即一个人的衣着不太可能发生改变的情况.然而现实中更常见的是长时间的情况,这时一个人有很大的机会更换衣服,Re-ID模型应该考虑这种情况.为此,研究了一种基于联合损失胶囊网络的换衣行人重识别方法.所提方法基于换衣行人重识别胶囊网络ReIDCaps,使用与传统的标量神经元相比包含更多信息的矢量胶囊,用其长度表示行人身份信息,用其方向表示行人衣着信息;采用软嵌入注意力(SEA)防止模型过拟合;使用特征稀疏表示(FSR)机制提取具有判别性的特征;增加标签平滑正则化交叉熵损失与Circle Loss的联合损失以提高模型的泛化能力和鲁棒性.在三个换衣行人重识别数据集Celeb-reID、Celeb-reID-light和NKUP上进行实验,实验结果表明所提方法与目前已有的Re-ID方法相比具有一定优势.