【摘 要】
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目前行人重识别算法面临的主要问题包括背景过多、行人区域缺失及图片视角差异等。基于行人区域中显著性特征之间存在着强相关性及行人区域与背景区域特征之间存在着弱相关性两方面的观察,该研究提出一种基于特征点相关性的行人重识别方法。其中,通过采用一种基于视觉不变性与弱检测的上下文信息处理模块,即CIP(Contextual Information Processing)模块实现该方法。由于具有强相关性的特征
【机 构】
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中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055;中国科学院大学深圳先进技术学院 深圳 518055;爱奇艺公司 北京 100010
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目前行人重识别算法面临的主要问题包括背景过多、行人区域缺失及图片视角差异等。基于行人区域中显著性特征之间存在着强相关性及行人区域与背景区域特征之间存在着弱相关性两方面的观察,该研究提出一种基于特征点相关性的行人重识别方法。其中,通过采用一种基于视觉不变性与弱检测的上下文信息处理模块,即CIP(Contextual Information Processing)模块实现该方法。由于具有强相关性的特征可能分布在不同的粒度之间,所以嵌入CIP模块的多粒度行人重识别方法可以融合粒度之间的相关性信息。实验中,
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