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多尺度降噪自编码器的遮挡行人重识别研究与应用

Research and application of occluded person re-identification using multiscale denoising AutoEncoder
朱烨
段少茁
郭艳芬
彭静
成都信息工程大学 计算机学院, 成都 610225

摘要

为了解决行人重识别(Person ReID)中的遮挡问题,同时减轻遮挡数据集不足的影响。对遮挡行人重识别进行研究并提出了一种基于多尺度降噪自编码器的方法。该方法基于学生-教师模型采用知识蒸馏学习方法进行联合训练,实现知识从教师模型到学生模型的转移。利用人工遮挡图像训练自编码器,将输入数据压缩成潜在空间的特征表示,再将其解码为与原始输入最相似的形式,实现数据的降噪重构。基于训练好的自编码器,利用真实遮挡图像进行训练,并嵌入一个注意力模块,用于区分遮挡图像和整体图像的差异特征,从而提高模型对遮挡图像的鲁棒性和识别性能。实验表明,与目前先进的遮挡行人重识别相比,所提方法在Occlude-Duke、Occluded-ReID、Partial-ReID数据集上都取得了优越的性能。

基金项目

四川省科技计划重点研发项目(2023YFG0100)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.09.0372
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第6期

发布历史

[2025-03-06] 优先出版

引用本文

朱烨, 段少茁, 郭艳芬, 等. 多尺度降噪自编码器的遮挡行人重识别研究与应用 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (6). (2025-03-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.09.0372. (Zhu Ye, Duan Shaozhuo, Guo Yanfen, et al. Research and application of occluded person re-identification using multiscale denoising AutoEncoder [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (6). (2025-03-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.09.0372. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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