強化深度特征融合的行人搜索系統
摘要：針對行人圖像的深度特征缺乏對局部細節的描述,及不完全具備對尺度、旋轉、平移及光照變化等各種因素的不變性而導致行人搜索準確率低的問題,本文提出一種具有強化深度特征融合的行人搜索系統。該系統將行人候選網絡和行人識別網絡兩部分整合優化成統一框架。其中,行人候選網絡實現行人框的獲取及標定,而行人識別網絡在獲取深度學習特征的基礎上融入具有幾何不變性的傳統特征,建立一個強化深度特征融合網絡模型。實驗結果表明,本文采用強化深度特征融合的網絡模型,在SSM數據集上檢測并框出圖片中的行人,其Top-1識別正確率高達80.7%,比單純采用深度特征模型更具優越性。
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