基于多尺度特征融合的前景分割技术在遮挡行人再识别中的应用.docxVIP

基于多尺度特征融合的前景分割技术在遮挡行人再识别中的应用

目录

文档综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.3主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.4论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1前景分割技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.1.1基于传统方法的前景分割．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.1.2基于深度学习的前景分割．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.2行人再识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.2.1行人特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.2.2行人度量学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.3多尺度特征融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.3.1多尺度特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.3.2多尺度特征融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

基于多尺度特征融合的前景分割模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.1模型总体架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.2多尺度特征提取网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.2.1卷积模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

3.2.2池化模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

3.3多尺度特征融合机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

3.3.1特征金字塔网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

3.3.2跨网络注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

基于前景分割的遮挡行人再识别模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

4.1再识别模型框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

4.2遮挡处理策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

4.2.1基于多尺度特征的关键点提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

4.2.2基于区域的多尺度特征统计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

4.3学习策略优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64

4.3.1边缘约束损失．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67

4.3.2局部全局损失．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72

5.1实验数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75

5.2评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78

5.3模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80

5.3.1前景分割结果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84

5.3.2遮挡行人再识别结果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85

5.4对比分析与讨论．．．．．