行人再识别是图像检索领域的一个重要部分,但是由于行人姿态各异、背景复杂等因素,导致提取到的行人特征鲁棒性和代表性不强,进而影响行人再识别的精度.在AlignedReID++算法基础上,提出了基于空间注意力机制的行人特征提取方法,应用在行人再识别中取得了很好的效果.首先,在特征提取部分,引入空间注意力机制来增强特征表达,同时抑制可能的噪声;其次,通过在卷积层中引入实例正则化层(IN)来辅助批正则化层(BN)对特征进行归一化处理,解决单一BN层对特征色调变化以及光照变化的不敏感性,提高特征提取对亮度、色调变化的鲁棒性;最后,在Market1501、DukeMTMC和CUHK033个行人再识别通用数据集上对所提改进模型进行测试评价.实验结果显示:改进后的模型在3个数据集上识别精度分别提升了2％、2.9％和5.1％,表明改进后的模型相较于改进前的模型,在精度以及鲁棒性上都有显著提高.
深度学习 空间注意力机制 行人特征 特征增强 卷积神经网络