计算机应用研究

北大核心,JST,Pж(AJ),CSCD扩展版,WJCI

国内刊号:51-1196/TP

国际刊号:1001-3695

计算机应用研究杂志2022年第2期:基于图模型与加权损失策略的视频行人重识别研究

发布日期:

作者:徐志晨,王洪元,齐鹏宇,欣子豪,

单位:常州大学计算机与人工智能学院阿里云大数据学院,江苏常州213164;

关键词:视频行人重识别,深度学习,图模型,加权损失策略,注意力机制,

基金:国家自然科学基金资助项目(61976028);;

针对监控视频中行人外观、姿态相似等现象导致的视频行人重识别准确率低的问题进行了研究,提出了一种基于图模型的视频行人重识别方法,有效利用了视频中的时序信息,实现跨帧及帧内区域的信息交互。具体来说,利用跨帧分块区域间的关联信息建立区域节点间的固有关系,并进行特征传播迭代更新区域信息。另一方面,在度量学习过程中,提出了一种加权损失函数策略,这个方法将先前挖掘策略中的二进制分配法(即丢弃或保留该样本)优化为连续分数分配法,解决了可用样本未被有效利用的问题。将模型在MARS和DukeMTMC-VideoReID两个数据集上进行了评估,实验结果证实了提出方法的有效性。

来源:2022年第2期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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