基于深度卷积生成对抗网络和拓展近邻重排序的行人重识别.docx

基于深度卷积生成对抗网络和拓展近邻重排序的行人重识别
标题：基于深度卷积生成对抗网络和拓展近邻重排序的行人重识别
摘要：
近年来，行人重识别（PersonRe-Identification）作为计算机视觉领域的一个重要问题，受到了广泛的关注。然而，行人重识别面临着特征表达不一致和遮挡等挑战，导致重识别的准确性受到限制。为了解决这些问题，本文提出了一个基于深度卷积生成对抗网络（DCGAN）和拓展近邻重排序（ENR）的行人重识别方法。
1.引言
行人重识别是指在不同的监控摄像头下，通过计算机视觉技术准确地识别出同一行人的任务。在实际应用中，行人重识别被广泛应用于视频监控、公共安全等领域。然而，由于摄像头视角变化、光照变化以及行人遮挡等因素的影响，行人重识别面临着很大的挑战。
2.相关工作
在过去的几年中，许多研究工作提出了各种各样的行人重识别算法，如传统的特征提取、度量学习、深度学习等。然而，这些方法在处理特征不一致和遮挡等问题上仍然存在一定的局限性。
3.方法
本文提出了一个基于深度卷积生成对抗网络和拓展近邻重排序的行人重识别方法。首先，我们使用DCGAN生成高质量且一致的行人图像，以减少特征不一致问题。其次，我们使用ENR方法对生成的行人图像和查询图像进行重排序，以减少遮挡问题引起的干扰。最后，我们使用卷积神经网络（CNN）提取特征，并使用度量学习方法计算查询图像与候选图像之间的相似度。
4.实验结果
我们在行人重识别数据集上进行了实验，并与其他几种经典的行人重识别方法进行了比较。实验结果表明，我们的方法在准确性和鲁棒性方面表现出较好的性能。
5.总结
本文提出了一个基于深度卷积生成对抗网络和拓展近邻重排序的行人重识别方法，通过生成一致的行人图像和对生成图像进行重排序，我们的方法在特征表达不一致和遮挡等问题上具有较好的性能。未来，我们将进一步研究如何进一步提高行人重识别的精度和鲁棒性。
关键词：行人重识别，深度卷积生成对抗网络，拓展近邻重排序，特征不一致，遮挡