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针对行人重识别(re-ID)中背景簇、遮挡、视点变化和姿态变化等因素的负面影响,提出了一种新的算法,称为多粒度融合生成对齐网络(MLFGAN)．首先,提出身份(Identity, ID)不变的姿态标准化生成对抗网络(IIPN)来生成8种标准姿态的行人图像;然后,通过全局对齐网络实现图像对齐,利用局部对齐网络进行精细化行人匹配,用多粒度特征融合来整合不同粒度的信息,防止小尺度鉴别性信息丢失．MLFGAN能够有效地提取有区分性和鲁棒性的行人嵌入表示,其有效性在Market1501和DukeMTMC-reID等广泛使用的数据集上得到了清楚的验证． 相似文献
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