一种基于多注意力异构网络的视频行人重识别方法

摘要

本发明公开了一种基于多注意力异构网络的视频行人重识别方法，属于图像处理领域。方法包括：构造并训练多注意力异构网络；利用训练好的网络对已知行人ID的视频和待定行人ID的视频进行特征提取，根据两个特征之间的余弦距离判定行人ID。本发明在OSNet网络中引入了Soft注意力和非局部注意力，利用Soft注意力关注图像中的行人区域特征，利用非局部注意力对视频序列中时空特征的学习能力，改进视频序列的特征表示，提取出更加鲁棒和更具判别性的特征，提高识别的准确率。同时选取了特定帧的特征作为局部特征学习网络分支，在学习视频序列中行人全局特征的同时，加强了行人局部特征的学习，提升了网络在视频行人重识别上的性能。