大数据环境下基于深度学习的行人再识别

李鹏¹, 王德勇¹, 师文喜¹, 姜志国²

1. 中国电子科技集团公司电子科学研究院 新疆联海创智信息科技有限公司, 北京 100041;
2. 北京航空航天大学 宇航学院, 北京 100191

收稿日期:2019-07-01出版日期:2019-12-28发布日期:2019-11-15
通讯作者:师文喜(1987-),男,高级工程师,E-mail:swxcetc@163.com.E-mail:swxcetc@163.com
作者简介:李鹏(1988-),男,博士后.
基金资助:

Research on Person Re-Identification Based on Deep Learning under Big Data Environment

LI Peng¹, WANG De-yong¹, SHI Wen-xi¹, JIANG Zhi-guo²

1. China Academy of Electronics and Information Technology, Xinjiang Lianhai INA-INT Information Technology Limited, Beijing 100041, China;
2. Beihang University, School of Astronautics, Beijing 100191, China

Received:2019-07-01Online:2019-12-28Published:2019-11-15


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摘要/Abstract

摘要： 针对卷积神经网络在行人识别过程中错误率较高的问题，提出了一种基于深度胶囊模型的行人再识别方法.首先利用标准卷积层学习区分度较高的特征；然后将不同卷积层中的若干特征划分为一组，生成一个具有丰富语义特征的主胶囊.在此基础上，引入了动态路由算法，通过迭代路由过程来确定主胶囊和数字胶囊之间的归属关系，进而得到一组数字胶囊，其中，每个数字胶囊可以学习识别目标行人的存在.在具有挑战性的数据集上进行实验的结果表明，所提算法在性能上优于已有算法.
中图分类号:
TN929.53

引用本文

李鹏, 王德勇, 师文喜, 姜志国. 大数据环境下基于深度学习的行人再识别[J]. 北京邮电大学学报, 2019, 42(6): 29-34.
LI Peng, WANG De-yong, SHI Wen-xi, JIANG Zhi-guo. Research on Person Re-Identification Based on Deep Learning under Big Data Environment[J]. JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOM, 2019, 42(6): 29-34.





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