基于多尺度注意力與特征融合的行人重識別方法研究

打開文本圖片集

摘要：行人重識別又稱行人再識別，是一種在跨攝像頭環(huán)境下識別相同行人的技術(shù)。目前，由于行人姿勢變化、燈光角度、障礙遮擋等問題影響，導(dǎo)致現(xiàn)有方法提取行人特征受到干擾較大，影響識別效果。針對該問題，提出將NFormer嵌入主干網(wǎng)絡(luò)的不同層級，構(gòu)建多尺度注意力模塊（Multi-Scale Attention-NFormer， MSAN），提取細(xì)節(jié)豐富的底層特征與表征能力強(qiáng)的高層特征進(jìn)行融合；提出結(jié)合可學(xué)習(xí)視覺中心與多層感知器，構(gòu)建了基于可學(xué)習(xí)視覺中心與多層感知器的特征融合模塊 （Feature Fusion with Learnable Visual Centers and Multilayer Perceptron， FFLM），提取關(guān)聯(lián)位置信息的局部特征與長距離依賴的全局特征，并將其融合獲取更具辨別性的特征表達(dá)。（剩余18459字）