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基于双流卷积神经网络和生成式对抗网络的行人重识别算法
基于双流卷积神经网络和生成式对抗网络的行人重识别算法
摘要
行人重识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目标是在多个摄像头视野下识别行人并实现跨摄像头的匹配。传统的行人重识别算法往往受限于人体姿态变化、光照变化和视角变化等因素，导致性能不稳定。本文提出了一种基于双流卷积神经网络和生成式对抗网络的行人重识别算法，通过同时利用外观信息和空间关系信息，以及通过生成式对抗网络学习更鲁棒的特征表示，从而提升行人重识别的性能。
关键词：行人重识别、双流卷积神经网络、生成式对抗网络、特征表示
1.引言
行人重识别是将同一个行人在不同视野下的图像进行匹配的任务，得到广泛应用于视频监控、智能交通等领域。传统的行人重识别算法往往采用手工设计的特征提取器，如局部特征、全局特征等。然而，这些传统方法通常受限于人体姿态变化、光照变化和视角变化等因素，导致性能不稳定。近年来，深度学习的快速发展为行人重识别提供了新的方法。
2.双流卷积神经网络
双流卷积神经网络是一种常用的行人重识别方法。该网络通过学习外观信息和空间关系信息，分别构建两个卷积神经网络。外观信息网络主要学习行人的外观特征，包括行人的颜色、纹理等信息。空间关系信息网络主要学习行人的空间布局特征，包括行人的位置、姿态等信息。通过双流卷积神经网络的结合，可以对行人图像进行更准确的特征提取，提高行人重识别的性能。
3.生成式对抗网络
生成式对抗网络（GAN）是一种强大的生成模型，由生成网络和判别网络组成，通过对抗学习的方式来训练模型。在行人重识别中，生成式对抗网络可以用于学习更鲁棒的特征表示。生成网络负责将原始图像映射为新的特征空间，判别网络负责判断生成的特征是否与真实行人特征一致。通过不断迭代训练，生成式对抗网络可以提取到更具有判别性的特征，从而提高行人重识别的性能。
4.算法框架
本文提出的行人重识别算法主要包括三个步骤：预处理、特征提取和匹配。预处理阶段主要完成数据增强和数据裁剪等操作；特征提取阶段主要利用双流卷积神经网络提取行人图像的特征表示；匹配阶段主要利用生成式对抗网络提取更鲁棒的特征表示，并进行行人重识别的匹配。
5.实验结果
本文在行人重识别数据集上进行了实验，对比了本文提出的算法与传统方法的性能。实验结果表明，本文提出的算法在准确率和鲁棒性方面都具有明显的优势，取得了较好的行人重识别效果。
6.结论
本文提出了一种基于双流卷积神经网络和生成式对抗网络的行人重识别算法，通过同时利用外观信息和空间关系信息，以及通过生成式对抗网络学习更鲁棒的特征表示，提升行人重识别的性能。实验结果表明，本文提出的算法在行人重识别任务中取得了较好的性能。未来的研究可以进一步优化算法的网络结构和参数设置，提高行人重识别的性能和效率。
参考文献：
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