基于特征聚类对群三元组损失的车辆再识别

吴燕雄; 蔡建羡; 滕云田

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基于特征聚类对群三元组损失的车辆再识别

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车辆再识别旨在从多个摄像机拍摄的图像中识别出同一车辆.本文提出了一种对群三元组损失函数,以特征中心点替代均值,并将对群思想和三元组损失相结合,优化了困难样本的识别.车辆再识别过程中,对群损失函数的训练过程扩大了样本规模,增加了计算量,且传统对群损失函数无法准确处理困难正样本.为此,提出了一种特征聚类对群三元组损失函数.本方法采用正样本特征聚类中心并改进了三元组损失函数的设计,从而优化了对群损失函数.在不扩增输入样本数量的同时提升了算法处理困难样本的能力.实验表明,与主流车辆再识别算法相比,本方法可有效提升车辆再识别的准确率.

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来源
《电子学报》 |2020年第12期|2444-2452|共9页
作者
吴燕雄; 蔡建羡; 滕云田;
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作者单位

防灾科技学院电子科学与控制工程学院河北三河065201;

中国地震局地球物理研究所北京100081;

防灾科技学院电子科学与控制工程学院河北三河065201;

防灾科技学院电子科学与控制工程学院河北三河065201;

中国地震局地球物理研究所北京100081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
车辆再识别; 视觉特征; 特征聚类对群损失; 三元组损失;

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