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题名基于特征聚类对群三元组损失的车辆再识别
被引量：1
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作者
吴燕雄
蔡建羡
滕云田
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机构
防灾科技学院电子科学与控制工程学院
中国地震局地球物理研究所
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第12期2444-2452,共9页
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基金
防灾科技学院教学研究与教育改革项目(No.JY2016B10)
河北省高等学校科学技术研究重点项目(No.ZD2018304)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费(No.ZY20180111)
国家重点研发计划项目(No.2018YFC1503801)。
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文摘
车辆再识别旨在从多个摄像机拍摄的图像中识别出同一车辆.本文提出了一种对群三元组损失函数,以特征中心点替代均值,并将对群思想和三元组损失相结合,优化了困难样本的识别.车辆再识别过程中,对群损失函数的训练过程扩大了样本规模,增加了计算量,且传统对群损失函数无法准确处理困难正样本.为此,提出了一种特征聚类对群三元组损失函数.本方法采用正样本特征聚类中心并改进了三元组损失函数的设计,从而优化了对群损失函数.在不扩增输入样本数量的同时提升了算法处理困难样本的能力.实验表明,与主流车辆再识别算法相比,本方法可有效提升车辆再识别的准确率.
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关键词
车辆再识别
视觉特征
特征聚类对群损失
三元组损失
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Keywords
vehicle re-identification
visual appearance
coupled feature clusters loss
triple loss
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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