|
|||||
|
|
| 基于多层次深度学习网络的行人重识别 | |
| 作者姓名： | 吴绍君 高玲 李强 |
| 作者单位： | 山东师范大学信息科学与工程学院,250358,济南;山东师范大学信息科学与工程学院,250358,济南;山东师范大学信息科学与工程学院,250358,济南 |
| 摘 要： | 提出了多层级特征融合模型,该模型利用深度学习网络提取行人图像的全局特征和局部特征,并将全局和局部特征联合起来,以生成更具辨识度的描述符.在模型中,基于部分的多层级网络用于提取不同网络深度的局部特征,从而将网络底层到高层中提取的局部特征组合起来.全局—局部网络分支则提取网络深层的局部特征和全局特征,用于识别行人.该模型在三个数据集上进行了实验并得到了更好的结果. |
| 关 键 词： | 图像识别 深度学习 行人重识别 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |