论文摘要
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.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李鹏,王德勇,师文喜,姜志国
关键词: 行人再识别,卷积神经网络,胶囊网络,主胶囊,数字胶囊
来源: 北京邮电大学学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 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,北京航空航天大学宇航学院
分类号: TP391.41;TP18
DOI: 10.13190/j.jbupt.2019-124
页码: 29-34
总页数: 6
文件大小: 642K
下载量: 319
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