基于特征融合的局部表征學(xué)習(xí)的遮擋行人重識(shí)別

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摘 要：為了增強(qiáng)行人重識(shí)別模型（Re-identification，ReID）的遮擋感知和局部特征捕捉能力，提出一種基于特征融合的局部表征學(xué)習(xí)的方法。首先，設(shè)計(jì)遮擋樣本擴(kuò)充策略，通過(guò)模擬多樣化的遮擋場(chǎng)景，有效提升模型的魯棒性和遮擋感知能力。其次，引入局部層次編碼器，在全局語(yǔ)義的指導(dǎo)下提取序列的空間相關(guān)性特征，從而增強(qiáng)局部特征的可鑒別性和語(yǔ)義完整性。（剩余589字）