基于图模型与加权损失策略的视频行人重识别研究

来源：计算机应用研究杂志2022年第2期北京时间：

作者：徐志晨,王洪元,齐鹏宇,欣子豪,

单位：常州大学计算机与人工智能学院阿里云大数据学院,江苏常州213164；

摘要：针对监控视频中行人外观、姿态相似等现象导致的视频行人重识别准确率低的问题进行了研究，提出了一种基于图模型的视频行人重识别方法，有效利用了视频中的时序信息，实现跨帧及帧内区域的信息交互。具体来说，利用跨帧分块区域间的关联信息建立区域节点间的固有关系，并进行特征传播迭代更新区域信息。另一方面，在度量学习过程中，提出了一种加权损失函数策略，这个方法将先前挖掘策略中的二进制分配法（即丢弃或保留该样本）优化为连续分数分配法，解决了可用样本未被有效利用的问题。将模型在MARS和DukeMTMC-VideoReID两个数据集上进行了评估，实验结果证实了提出方法的有效性。

关键词：视频行人重识别,深度学习,图模型,加权损失策略,注意力机制,

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61976028)；；