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文档简介

基于多尺度特征和无监督数据增强的遮挡行人重识别

摘要：随着行人重识别技术的不断发展，遮挡行人的重识别问题成为一个具有挑战性的任务。本文提出了一种方法，旨在提高对遮挡行人的识别准确性。首先，我们提出了一种基于多尺度特征的行人重识别模型。其次，我们引入了无监督数据增强的方法，通过在训练集中生成虚假的遮挡行人样本，提高了模型对遮挡行人的鲁棒性和泛化能力。实验结果表明，所提方法在遮挡行人重识别任务中取得了较好的性能，具有较高的准确性和鲁棒性。

关键词：行人重识别；遮挡行人；多尺度特征；无监督数据增强

1.引言

行人重识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其旨在从不同摄像机中获取的行人图像中准确识别同一个行人。然而，由于行人图像中常常存在遮挡等问题，遮挡行人的重识别成为了一个具有挑战性的任务。传统的行人重识别方法通常基于手工设计的特征，在遇到遮挡行人时表现不稳定。因此，本文提出了一种方法，旨在提高对遮挡行人的准确识别能力。

2.方法

2.1多尺度特征

为了克服行人图像中遮挡带来的问题，本文提出了一种基于多尺度特征的行人重识别模型。该模型通过在图像中提取多个尺度的特征，综合考虑行人的全局和局部信息。具体而言，我们通过使用图像金字塔和基于深度卷积神经网络的特征提取器，从不同尺度上提取行人图像的特征。然后，我们将不同尺度的特征进行融合，得到最终的多尺度特征表示。这样做可以提高对遮挡行人的识别准确性。

2.2无监督数据增强

为了提高模型对遮挡行人的鲁棒性和泛化能力，本文引入了无监督数据增强的方法。具体而言，我们在训练集中生成虚假的遮挡行人样本。首先，我们通过图像处理技术生成遮挡行人的图像块，然后将其嵌入到训练集的其他图像中形成新的样本。通过无监督学习的方法，我们训练模型从这些增强后的样本中学习到更具鲁棒性的特征表示。实验证明，无监督数据增强可以有效地提高对遮挡行人的识别能力。

3.实验结果与分析

我们在行人重识别数据集上进行了实验，评估了所提方法的性能。实验结果表明，方法在准确性和鲁棒性方面表现出色。相比传统方法，所提方法在处理遮挡行人时具有更高的识别准确性，能够有效降低遮挡带来的问题。

4.结论与展望

本文提出了一种方法。通过综合考虑行人图像的全局和局部信息，以及引入无监督数据增强的方法，该方法能够提高对遮挡行人的识别准确性和鲁棒性。未来的工作可以进一步研究如何结合其他先进的计算机视觉技术，进一步提升遮挡行人重识别的性能综合多尺度特征和无监督数据增强的遮挡行人重识别方法在实验中表现出色，有效提高了对遮挡行人的识别准确性和鲁棒性。与传统方法相比，该方法能够更准确地处理遮挡行人，减少了遮挡带来的问题。本研究为解决遮挡行人

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