多属性融合网络的行人重识别方法
来源：计算机工程与应用杂志2020年第6期北京时间：
作者：徐思敏，胡士强
单位：上海交通大学 航空航天学院，上海 200240
摘要：针对基于视频的行人重识别中由于光照与视角变化带来的问题，提出了一种结合局域质量评估网络与行人属性特征的网络。对部分行人图像进行预处理，裁掉部分行人图像的底部；将行人分割成三段通过卷积神经网络对其进行质量评估；结合事先人工标注的行人属性标签，进行训练从而完成重识别的过程。通过学习行人的全局特征和局部特征，能够有效解决行人图像中出现的遮挡和不对齐问题，通过在三个数据集上的结果对比表明方法实现了准确率上的提升。
关键词：行人重识别,计算机视觉,基于视频,质量评估,属性识别,对齐
