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基于姿态和并行化学习任务的行人再识别
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2021-05-12
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行人再识别是当前图像识别领域的一个重要硏究分支，在取得众多研究成果的同时，在实际场景中的应用也存在诸多挑战。摄像设备和拍摄场景的差异，以及穿着、尺度、部分遮挡、姿态等对行人外观的影响，给行人再识别带来较大的困难。为此，提出一种行人再识别方法，通过基于姿态的并行化属性学习任务对行人姿态信息进行标注，并将其作为语义属性融入到行人再识别仼务中，降低实际场景中属性缺对模型的影响，加速训练过程。实验结果表明，该方法在ⅤIPeR数据集上达到了90%的识别率。
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