文献类型：期刊文章

作　　者：戴臣超[1] 王洪元[1] 倪彤光[1] 陈首兵[1]

Dai Chenchao;Wang Hongyuan;Ni Tongguang;Chen Shoubing(School of Information Science and Engineering, Changzhou University, Changzhou, Jiangsu 213164)

机构地区：[1]常州大学信息科学与工程学院

出　　处：《计算机研究与发展》

基　　金：国家自然科学基金项目(61572085,61502058,61806026);江苏省自然科学基金项目(BK20180956)~~

年　　份：2019

卷　　号：56

期　　号：8

起止页码：1632-1641

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：行人重识别任务旨在识别不相交摄像头视图下的相同行人.这项任务极具挑战性,尤其是当数据集中每个行人仅仅有几张图片时.针对行人重识别数据集中行人图片数量不足的问题,提出一个从原始数据集中生成额外训练数据的方法.在这项工作之中存在2个挑战:1)如何从原始数据集之中获取更多的训练数据;2)如何处理这些新生成的训练数据.使用深度卷积生成对抗网络来生成额外的无标签行人图片,并采用标签平滑正则化来处理这些新生成的无标签行人图片.为了进一步提升行人重识别准确度,提出了一种新的无监督重排序框架.此框架既不需要为每组图像对重新计算新的排序列表,也不需要任何人工交互或标签信息.在Market-1501,CUHK03和DukeMTMC-reID数据集上的实验验证了所提方法的有效性.

关 键 词：行人重识别  深度卷积生成对抗网络  重排序  标签平滑正则化  无监督  

分 类 号：TP391.41]