| 基于双重属性信息的跨模态行人重识别算法 |
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| 引用本文： | 陈琳,高赞,宋雪萌,王英龙,聂礼强.基于双重属性信息的跨模态行人重识别算法[J].北京航空航天大学学报,2022,48(4):647-656. |
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| 作者姓名： | 陈琳 高赞 宋雪萌 王英龙 聂礼强 |
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| 作者单位： | 1.山东大学 计算机科学与技术学院, 青岛 266200 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61772310,61702300,U1936203,61872270)；;国家重点研发计划(2018AAA0102502)；;山东省自然科学基金(ZR2019JQ23)； |
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| 摘 要： | 通过对跨模态检索问题的研究，属性信息的使用可以增强所提取特征的语义表达性，但现有基于自然语言的跨模态行人重识别算法对行人图片和文本的属性信息利用不够充分。基于双重属性信息的跨模态行人重识别算法充分考虑了行人图片和文本描述的属性信息，构建了基于文本属性和图片属性的双重属性空间，并通过构建基于隐空间和属性空间的跨模态行人重识别端到端网络，提高了所提取图文特征的可区分性和语义表达性。跨模态行人重识别数据集CUHK-PEDES上的实验评估表明，所提算法的检索准确率Top-1达到了56.42%，与CMAAM算法的Top-1（56.68%）具有可比性，Top-5、Top-10相比CMAAM算法分别提升了0.45%、0.29%。针对待检索图片库中可能存在身份标签的应用场景，利用行人的类别信息提取属性特征，可以较大幅度提高跨模态行人图片的检索准确率，Top-1达到64.88%。消融实验证明了所提算法使用的文本属性和图片属性的重要性及基于双重属性空间的有效性。
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| 关 键 词： | 跨模态检索 匹配算法 行人属性信息 特征表示 特征融合 |
| 收稿时间： | 2020-11-04 |
A cross-modal pedestrian Re-ID algorith m based on dual attribute infor mation |
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| CHEN Lin,GAO Zan,SONG Xuemeng,WANG Yinglong,NIE Liqiang.A cross-modal pedestrian Re-ID algorith m based on dual attribute infor mation[J].Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics,2022,48(4):647-656. |
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| Authors: | CHEN Lin GAO Zan SONG Xuemeng WANG Yinglong NIE Liqiang |
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| Affiliation: | 1.School of Computer Science and Technology, Shandong University, Qingdao 266200, China2.Shandong Artificial Intelligence Institute, Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Jinan 250014, China |
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