人物再识别中的属性辅助部位检测与细化

Feb, 2019

人物再识别中的属性辅助部位检测与细化

Attributes-aided Part Detection and Refinement for Person Re-identification

Shuzhao Li, Huimin Yu, Wei Huang, Jing Zhang

TL;DR本文介绍了一种新的人物属性检测方法，利用属性检测来生成相应的局部检测器，提取局部特征来解决人物再识别中的身体部分不对齐问题，并将属性信息与局部描述符相结合以消除检测偏差带来的干扰。该模型在两种常用基准测试上表现良好。

Abstract

Person attributes are often exploited as mid-level human semantic information to help promote the performance of person re-identification task. In this paper, unlike most existing methods simply taking attribute learning as a classification problem, we perform it in a different way wit

person re-identification attribute detection local features body part misalignment model

发现论文，激发创造

自适应部件的属性识别

本文提出了一种端到端的深度学习方法，通过关键点生成对象部件并进行属性识别，采用多任务学习，实现对象部件和属性识别的联合优化，从而克服了以往基于部件的属性识别方法中存在的部件优化不足的问题，并在两个数据集上进行了广泛的实验验证了该方法的有效性。

Jul, 2016

基于属性的人员再识别的实证研究

本文通过属性 - based 方法进行人物再识别，探讨了高精度专家属性与普通人属性的差异及影响，发现非专家属性更能反映当前使用属性 - based 方法进行人物再识别的情况。

Jan, 2020

超越人类身体：用于人员再识别的双部分对齐表示

本文提出了一种基于人体解析模型和自注意力机制获取其它目标区域信息的方法，实现了在三个基准数据集上的最新性能，提高了人物重识别的准确性。

Oct, 2019

注意力驱动的人物识别

本研究提出了一种新颖的注意力驱动多分支网络，可以同时从全身和局部图像中学习鲁棒且有辨别力的人体表征，以优化人员重新识别的效果。

Oct, 2018

人物重识别的深度学习部分对齐表示

本文提出了一种针对人员重新识别问题的方法，即利用人体部分对齐表示以应对身体部位不对齐问题，并通过深度神经网络学习三个步骤，以最小化三元组损失函数来进行学习，这种方法可以更好地应对姿态变化和不同的空间分布情况，并在标准数据集上展现出最优结果。

Jul, 2017

弱监督学习中层特征在行人属性识别和定位中的应用

本文提出了一种基于 GoogLeNet 网络的弱监督属性定位框架来解决行人属性识别问题，其中使用最大池化的弱监督目标检测技术来训练属性特征图，并通过检测响应大小的回归来预测属性标签，通过对检测层激活图的融合加权聚类，可以推断出行人属性的位置和大致形状。实验证明该方法在行人属性识别和定位方面取得了有竞争力的表现。

Nov, 2016

通过属性和身份学习提高人物再识别能力

提出了一种基于属性标签和 ID 标签互补的 Attribute-Person Recognition（APR）网络，该网络是一个多任务网络，可以学习重新识别嵌入并同时预测行人属性，通过在两个大规模数据集上进行人物重新识别与属性识别的实验，实验结果表明，APR 实现了与现有方法相当的人物重新识别性能，并可用于属性识别任务并提出了改进方法。

Mar, 2017

基于部分注意力模型的遮挡行人重新识别加强

我们在研究中引入了一种名为 PAB-ReID 的新框架，该框架采用部分注意机制来有效解决背景干扰和低质量本地特征表示等问题，通过引入人体分割标签来生成更准确的人体部分注意力图，提出了一种细粒度特征聚焦器，以生成精细的人体局部特征表示，并抑制背景干扰，同时设计了部分三元损失来监督人体局部特征的学习，优化了类内 / 类间距离，大量实验证明我们的方法胜过现有的最先进方法。

Apr, 2024

将语义表示进行转移，用于人员再识别和搜索

本文提出了一种新的基于语义属性学习的人物再辨识和搜索方法，并将其在弱或强标记的时尚摄影数据集上进行训练，进而提供一种强大的用于检测和描述监控人员的语义表达，无需任何监控领域监督，并且已达到最先进的性能，在无监督和监督人物重新辨识中均取得了最先进的性能。此外，作为一种语义表达，它将允许在同一框架内集成基于描述的人员搜索。

Jun, 2017

人物再识别的人类语义分析

本论文旨在提高人物再识别的性能。与常见的检测局部特征的方法不同，我们提出采用人类语义分析来提取局部特征，相应的性能得到了大幅提升，并成为了当前最优方法。此外，我们展示了通过简单且有效的训练策略可以使标准的卷积神经网络方法，如 Inception-V3 和 ResNet-152，无需修改即可显著提高人物再识别的性能。

Mar, 2018