首页 期刊 计算机研究与发展 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 【正文】

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

作者: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
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  

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.

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

学术咨询 免费咨询 杂志订阅