细化特征引导对抗性解纠缠学习的无监督行人重识别

作     者：陈元妹 王凤随 王路遥 Chen Yuanmei;Wang Fengsui;Wang Luyao

作者机构：安徽工程大学电气工程学院芜湖241000 高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室芜湖241000 

基　　金：安徽省自然科学基金(2108085MF197) 安徽高校省级自然科学研究重点项目(KJ2019A0162) 安徽工程大学国家自然科学基金预研项目(Xjky2022040)资助 

出 版 物：《电子测量与仪器学报》 (Journal of Electronic Measurement and Instrumentation)

年 卷 期：2024年第38卷第5期

页      码：130-138页

摘      要：无监督行人重识别旨在无监督设置下从非重叠的相机中识别出同一行人。针对现有的无监督行人重识别网络不能充分提取行人特征以及相机之间的差异导致行人检索错误的问题,提出了一种细化特征引导对抗性解纠缠学习的无监督行人重识别方法,设计特征细化信息融合模块嵌入ResNet50网络的不同层,用以增强网络提取关键信息的能力。设计特征解耦学习方法最小化行人特征和相机特征之间的互信息,减少相机差异对网络的负面影响,同时设计对抗性解纠缠损失函数进行无监督联合学习。在两个公共数据集Market-1501和DukeMTMC-reID上对所提方法进行评估,平均精度均值分别提升了4.6%、3.1%,相较于基线算法具备较强的鲁棒性,满足在无监督背景下对行人的识别需求。

主 题 词：行人重识别 无监督 特征细化 相机差异 对抗性解纠缠 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 081104[081104] 08[工学] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.13382/j.jemi.B2306791

馆 藏 号：203140221...