多尺度局部特征选择的行人重识别算法
来源：计算机工程与应用杂志2020年第2期北京时间：
作者：徐家臻，李婷，杨巍
单位：1.华中师范大学 教育信息技术学院，武汉 430079；2.武汉船舶通信研究所，武汉 430070
摘要：针对行人重识别问题中人体姿态变化、对齐及部分遮挡等情况，提出了一种基于深度学习的局部区域选择和局部特征提取算法。算法首先利用残差卷积神经网络获取基本特征，然后利用多尺度的滑动窗口提取不同候选局部区域特征，并按照覆盖区域进行分组，每组选择一个最优局部特征，并融合整体特征得到最终特征表达。实验结果表明，通过该方法提取的局部特征具有更好的表达能力，提高了行人重识别的精确度。
关键词：行人重识别,深度学习,局部特征,多尺度滑动窗口
