集成注意力机制的行人重识别方法与制作流程

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行人重识别步骤

行人重识别步骤引言：行人重识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，其旨在从不同的摄像头中准确地匹配和识别出同一个行人。

行人重识别技术具有广泛的应用价值，如视频监控、智能交通等领域。

本文将介绍行人重识别的基本步骤及相应的技术方法。

一、行人特征提取行人重识别的第一步是提取行人的特征。

常用的特征提取方法有两种：一是基于手工设计的特征提取方法，如颜色直方图、形状特征等；二是基于深度学习的特征提取方法，如卷积神经网络（CNN）等。

其中，基于深度学习的方法在行人重识别任务中取得了较好的效果，因此被广泛应用。

二、特征匹配与相似度计算在行人重识别中，需要将提取到的行人特征与数据库中的特征进行匹配。

一般来说，可以使用欧氏距离或余弦相似度等度量方法来计算两个特征向量之间的相似度。

通过比较相似度得分，可以判断两个行人是否为同一个人。

三、行人重识别模型训练为了提高行人重识别的准确率，需要训练一个行人重识别模型。

训练模型的关键是构建一个代表性的训练数据集。

通常，可以使用大规模的标注数据集，如Market-1501、DukeMTMC-reID等，来训练模型。

在训练过程中，可以采用分类损失函数、三元组损失函数等方法，来优化模型的性能。

四、行人重识别的数据增强为了增加训练数据的多样性，可以采用数据增强的方法。

数据增强可以通过对原始图像进行旋转、缩放、平移、镜像等操作，生成一系列变换后的图像。

通过数据增强，可以提高模型的鲁棒性和泛化能力。

五、行人重识别中的深度学习模型在行人重识别任务中，深度学习模型被广泛应用。

常用的深度学习模型有Siamese网络、Triplet网络等。

Siamese网络通过共享参数的方式学习行人的特征表示，Triplet网络通过最大化同一行人的特征距离和最小化不同行人的特征距离来进行训练。

这些模型在行人重识别任务中取得了较好的效果。

六、行人重识别中的目标检测与跟踪在行人重识别任务中，目标检测和跟踪是非常重要的步骤。

注意力行人重识别方法

注意力行人重识别方法
行人重识别（Re-Identification）是一个热门话题，主要关注于在多个摄像头视角下识别和跟踪行人。

以下是一些行人重识别的方法：
1. 深度学习：深度学习在行人重识别中起到了重要作用。

卷积神经网络（CNN）可以提取行人图像的特征，然后通过比较不同图像的特征进行匹配。

深度学习还可以与注意力机制结合，提高特征提取的精度和鲁棒性。

2. 特征融合：特征融合是将来自不同摄像头的行人特征进行合并，以提高识别的准确性。

这些特征可以包括颜色、纹理、形状、步态等。

通过特征融合，可以综合考虑多个特征的信息，提高识别的可靠性。

3. 跨视角识别：行人重识别的一个重要挑战是处理不同摄像头视角下的行人图像。

跨视角识别方法旨在从不同角度和姿态的行人图像中提取稳定的特征，以便进行匹配和识别。

4. 数据集增强：为了提高行人重识别的性能，可以使用数据集增强技术来扩充训练数据。

数据集增强可以通过旋转、翻转、缩放等操作来增加图像的多样性，提高模型的泛化能力。

5. 注意力机制：注意力机制是一种有效的方法，可以帮助模型更好地关注图像中的重要区域。

在行人重识别中，注意力机制可以用来强调行人的一些关键部位，如头部、腰部等，以提高识别的准确性。

6. 视频轨迹分析：除了单张图像的识别，行人重识别还可以结合视频轨迹分析。

通过对行人行走的轨迹进行分析，可以更准确地判断行人的身份和行为。

这些方法可以单独使用，也可以结合使用以提高行人重识别的性能。

在实际应用中，需要根据具体场景和需求选择合适的方法。

行人重识别算法流程

行人重识别算法流程Pedestrian re-identification algorithm is a crucial technology in the field of computer vision, particularly for surveillance and security applications. 行人重识别算法是计算机视觉领域中一项关键技术，尤其适用于监控和安全应用。

It involves identifying and tracking individuals across multiple non-overlapping camera views, which can be challenging due to variations in lighting, pose, clothing, and occlusions. 它涉及在多个不重叠的摄像头视图中识别和追踪个人，由于光照、姿势、服装和遮挡的变化，这可能会带来挑战。

The goal of pedestrian re-identification is to accurately match the same person in different camera views under these challenging conditions. 行人重识别的目标是在这些挑战性条件下，在不同的摄像头视图中准确匹配同一人。

This technology has wide-ranging applications in law enforcement, public safety, search and rescue operations, and retail analytics. 这项技术在执法、公共安全、搜索和救援工作以及零售分析等领域具有广泛的应用。

One of the key challenges in pedestrian re-identification algorithms is dealing with viewpoint variations. 行人重识别算法所面临的关键挑战之一是处理视角变化。

基于可解释注意力部件模型的行人重识别方法

文章标题：深度探析基于可解释注意力部件模型的行人重识别方法在当今社会，随着人工智能技术的不断发展和应用，行人重识别技术作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，受到了越来越多的关注和重视。

而基于可解释注意力部件模型的行人重识别方法，正是在这一背景下应运而生的一种全新技术。

本文将从深度和广度的角度，全面评估和探讨这一方法的原理、应用和前景，并为读者提供一份有价值的文章。

1. 可解释注意力部件模型的基本原理可解释注意力部件模型是一种结合了注意力机制和部件模型的深度学习模型。

该模型通过对输入数据进行注意力分配，从而实现对重要部件的突出和加强，进而提高模型的性能和可解释性。

在行人重识别领域，这一模型的应用为解决行人姿态遮挡、光照变化等问题提供了新的思路和方法。

2. 基于可解释注意力部件模型的行人重识别方法基于可解释注意力部件模型的行人重识别方法，主要通过对行人图像的特征提取和注意力机制的引入，实现对行人特征的更加准确和全面的表征。

与传统的行人重识别方法相比，这一方法能够更好地应对复杂场景和变化。

3. 应用与实践在实际的行人重识别任务中，基于可解释注意力部件模型的方法已经取得了一系列令人瞩目的成果。

在数据集CUHK03、Market1501等标准数据集上，该方法在准确率、鲁棒性等方面都有显著的提升。

该方法还在视频监控、智能安防等领域具有广阔的应用前景。

4. 个人观点和展望作为一种新兴的行人重识别方法，基于可解释注意力部件模型在提高行人重识别精度和鲁棒性的也为解决行人重识别中的关键难题提供了新的思路。

我相信，随着技术的不断发展和突破，这一方法将在未来取得更加广泛和深远的应用。

总结：通过对基于可解释注意力部件模型的行人重识别方法的深度探讨，我们不仅对该方法的原理、应用和实践有了更加全面的认识，也为未来的研究和实践工作指明了方向。

基于可解释注意力部件模型的方法将为行人重识别领域带来全新的发展机遇，值得我们深入关注和探索。

基于注意力机制和无监督学习的行人重识别算法研究

基于注意力机制和无监督学习的行人重识别算法研究基于注意力机制和无监督学习的行人重识别算法研究摘要：行人重识别旨在通过分析摄像头捕捉到的行人图像，从图像数据库中找到相同行人的图像。

这一问题具有重要的应用价值，但也面临着许多困难，如姿态变化、视角变化、光照变化等。

本文针对这些问题，提出了一种基于注意力机制和无监督学习的行人重识别算法，通过自动学习行人图像的重要区域，并利用相似度度量来进行行人重识别，实现了较好的识别效果。

1. 引言行人重识别作为计算机视觉领域的一个重要课题，具有广泛的应用前景，如视频监控、人脸识别、安防等领域。

然而，行人重识别的挑战在于同一个行人在不同场景下可能呈现出不同的姿态、视角和光照条件，导致传统的图像相似度度量方法难以满足实际需求。

因此，本文提出了一种基于注意力机制和无监督学习的行人重识别算法，通过自动学习图像的重要区域，提高行人重识别的准确性和鲁棒性。

2. 相关工作目前，已经有许多行人重识别方法被提出，其中包括基于深度学习的方法和基于传统特征提取的方法。

然而，这些方法在处理行人姿态变化、视角变化和光照变化等问题上，存在一定的局限性。

因此，我们引入了注意力机制和无监督学习的思想来改进行人重识别方法。

3. 方法本文提出的行人重识别算法的基本流程如下：首先，我们使用无监督学习的方法对行人图像进行特征学习，从中提取出图像的全局特征和局部特征。

然后，通过注意力机制来自动学习行人图像的重要区域。

具体而言，我们采用了空间注意力机制和通道注意力机制来分别探测行人图像中的空间重要区域和通道重要区域。

最后，我们利用相似度度量方法来进行行人重识别。

具体而言，我们采用余弦相似度来度量图像之间的相似性，并将其应用于重识别任务中。

4. 实验结果与分析我们在两个公开的行人重识别数据集上进行了实验，分别是Market-1501数据集和DukeMTMC-reID数据集，并与其他流行的行人重识别算法进行了比较。

使用深度学习技术进行行人重识别的步骤

使用深度学习技术进行行人重识别的步骤行人重识别是指通过计算机视觉技术来识别监控视频中不同摄像头下的同一个行人。

该技术在公共安全、人群管理和智能交通等领域具有广泛的应用前景。

深度学习技术在近年来的快速发展中，取得了在行人重识别任务上的显著成果。

本文将介绍使用深度学习技术进行行人重识别的主要步骤。

第一步：数据收集和预处理行人重识别任务需要大量的标注数据来训练模型。

因此，第一步是收集包含不同行人图像的数据集。

在收集数据时，需要使用多个摄像头拍摄同一个场景下的行人图像，并确保每个行人在不同摄像头下至少有一张图像。

在数据收集后，需要对数据进行预处理。

预处理过程包括图像的裁剪、缩放和标准化。

裁剪是为了去除图像中的无关背景，只保留行人的部分。

缩放是为了将所有图像调整为相同的尺寸，以便于深度学习模型的训练。

标准化则是为了将图像的像素值转化为均值为0、方差为1的分布。

第二步：特征提取在行人重识别中，深度学习模型通常被用来提取图像的特征。

目前，最常用的特征提取方法是卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。

CNN具有较强的特征提取能力，并能够自动学习图像中的关键信息。

在进行特征提取时，首先需要选择一个已经训练好的CNN模型作为基础网络。

常用的基础网络包括VGG、ResNet和Inception等。

然后，将预处理后的行人图像输入到基础网络中，并获取网络中间层的特征表示。

通常选择倒数第二层的全连接层输出作为特征表示，因为该层的维度较高且更能表达图像的语义信息。

第三步：特征匹配特征匹配是行人重识别中的核心步骤。

在该步骤中，我们需要通过计算图像的相似度来判断它们是否来自同一个行人。

常用的相似度计算方法包括欧氏距离、余弦相似度和马氏距离等。

在进行特征匹配时，我们首先需要建立一个行人数据库。

该数据库中包含所有已知行人的特征表示。

然后，对于每个新的行人图像，我们计算其特征表示与数据库中行人特征的相似度，并根据设定的阈值来判断是否重识别成功。

基于注意力模型的行人属性识别方法

2021.05科学技术创新基于注意力模型的行人属性识别方法胡剑波1任劼1，2郑江滨2（1、西安工程大学电子信息学院，陕西西安7100482、西北工业大学计算机学院，陕西西安710072）1概述在智能监控系统中，行人的属性识别是一个热点研究课题。

行人属性是指人的一些可观测的外部特征，可作为重要的生物特征信息被用于行人再识别，安防监控，智慧城市等领域中。

根据属性的类型，可将行人属性分为具体属性和抽象属性两种。

具体属性是对人物图像中，人的不同区域的具体细节描述。

抽象属性与一些抽象概念相对应，如性别、身体朝向和年龄等，这些抽象概念通常不能从单个区域进行分析。

随着深度学习的研究，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks ，CNN ）[1-3]在行人识别中展现出了显著的优势。

为了进一步提高识别性能，一些学者采用增加网络深度的方法对CNN 的网络结构进行改进[4]。

但是，随着网络深度的增加和模型的复杂度增高，所需的训练时间和硬件实现难度会增加。

除了增加网络的深度外，加入注意力模块是提高行人属性识别准确度的另一种有效方法[5-8]。

注意力模型通过模拟人脑的工作方式，使神经网络只聚焦于作为特定输入的图像的某一块区域。

与传统算法相比，此类模型大大提高了信息处理的效率和准确性，降低了高维数据处理的计算复杂度。

综上所述，本文提出了一种基于注意力模型的行人属性识别算法（Main-net with Convolution Block Attention Module ，MCBAM ）。

所提出的算法采用了已在各识别任务中表现良好的Inception-v3[9]网络作为基础，加入了注意力提取模块CBAM [10]，提高对细节属性的识别能力。

为了验证所提出算法的有效性和可靠性，通过测试并与现有的算法进行对比验证，实验结果表明MCBAM 在减小了模型大小的基础上，保持了良好的精确度。

2基于CBAM 的行人属性识别方法MCBAM 网络分为两部分，第一部分为主网络（Main Net ），由一个卷积层，一个CBAM ，以及三个IBC （Inception Block with CBAM ）组成。

行人重识别大致流程

行人重识别大致流程英文回答：Pedestrian re-identification is a process ofidentifying and tracking individuals in different locations and at different times using images or videos. This technology is widely used in surveillance, security, and smart city applications. The general process of pedestrian re-identification involves several key steps.Firstly, the system captures images or videos of pedestrians in a specific area using surveillance cameras or other devices. These images are then preprocessed to extract features such as color, texture, and shape. These features are used to create a unique representation of each pedestrian.Next, the system compares the extracted features of the pedestrians in the current scene with the features of pedestrians stored in a database. This matching processhelps to identify individuals who have been seen before in different locations or at different times.After matching the features, the system generates a similarity score or distance metric to measure thesimilarity between the current pedestrian and the stored pedestrian. If the similarity score exceeds a certain threshold, the system considers the two pedestrians to be the same person.Finally, the system updates the database with the new information and continues to track and identify pedestrians in real-time. This process helps to improve the accuracy and efficiency of pedestrian re-identification over time.In conclusion, pedestrian re-identification is a complex yet essential technology that plays a crucial role in enhancing security and surveillance systems. By accurately identifying and tracking individuals, this technology helps to prevent crimes, monitor crowds, and improve public safety.中文回答：行人重识别是通过图像或视频在不同地点和不同时间识别和追踪个体的过程。

基于图卷积网络与自注意力图池化的视频行人重识别方法

基于图卷积网络与自注意力图池化的视频行人重识别方法摘要：随着人工智能和计算机视觉技术的进步，视频监控系统越来越普遍地应用于城市安全和公共安全领域。

行人重识别作为其中的一个重要任务，旨在通过比对不同摄像头下的行人图像，实现对行人身份的准确识别。

本文提出了一种，通过将时空信息映射到图结构上，并利用图卷积网络对图上的节点进行特征提取和聚合，以实现视频中行人的准确重识别。

试验结果表明，该方法在行人重识别任务中取得了较好的效果。

1. 引言人们越来越关注城市安全和公共安全，视频监控系统作为其中的一种重要手段，被广泛应用于城市交通、商业、社区等场景。

视频监控系统所面临的一个重要问题是，如何从不同角度、不同距离、不同光照条件下的行人图像中准确识别行人身份，以实现对可疑人员、犯罪嫌疑人的精确定位和追踪。

2. 相关工作行人重识别是一个具有挑战性的任务，探究者们接受了多种方法来提高行人重识别的准确性。

传统方法主要包括基于外观特征的方法和基于深度进修的方法。

前者通常使用颜色、纹理等视觉特征来描述行人外观，然后通过计算相似度或使用分类算法来实现行人重识别。

后者则利用深度神经网络进行特征提取和匹配，能够更好地抓取行人的细节特征。

3. 方法提出本文提出了一种。

该方法主要分为图构建、图卷积网络和自注意力图池化三个步骤。

3.1 图构建为了抓取行人在时间和空间上的干系，我们将视频帧中的行人特征映射到图结构上。

详尽而言，我们起首将每个视频帧中的行人图像通过预训练的行人检测模型得到行人的位置信息。

然后，我们在视频序列中的每个行人位置上构建一个节点。

通过计算两个行人节点之间的相似度，我们可以得到一个相似度矩阵。

最后，依据相似度矩阵构建邻接矩阵，从而得到图结构。

3.2 图卷积网络为了提取和聚合图上的节点特征，我们接受了图卷积网络。

图卷积网络是一种能够处理具有图结构的数据的深度进修模型，它通过利用节点之间的毗连干系来传递信息，并对节点进行特征提取和聚合。

计算机视觉技术用于行人再识别的方法

计算机视觉技术用于行人再识别的方法行人再识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在通过计算机技术对不同监控摄像头之间的行人图像进行匹配和识别。

这项技术广泛应用于视频监控、人流统计、安防等领域。

在这篇文章中，我们将探讨几种常见的计算机视觉技术方法，用于行人再识别。

行人再识别的任务是从输入的图像或视频中提取出行人的特征，然后通过特征比对来判断是否为同一个人。

下面介绍几种常见的行人再识别方法：1. 基于手工设计特征的方法：这种方法是较为早期的行人再识别方法，主要通过提取行人的外观特征，如颜色、纹理和形状等。

其中，颜色特征是最常用的特征之一，在行人再识别中具有较好的鲁棒性。

此外，还可以将其他特征，如Gabor滤波器、梯度直方图等结合起来进行描述。

然而，这种方法容易受到光照、姿态变化等干扰因素的影响，导致识别准确率较低。

2. 基于深度学习的方法：随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，基于深度学习的行人再识别方法逐渐成为主流。

其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一。

通过构建针对行人再识别任务的深度网络结构，可以实现对行人图像的特征提取和表示。

这种方法能够有效地捕捉行人图像中的细节信息和语义信息，提高了行人再识别的准确率。

3. 基于局部特征的方法：行人再识别中存在一种情况，即行人图像之间可能存在姿态变化或遮挡的问题。

为了解决这个问题，一些研究者提出了基于局部特征的行人再识别方法。

这种方法将行人图像分割为多个子区域，然后提取每个子区域的特征，最后将所有子区域的特征进行融合。

通过这种方式，可以更加鲁棒地对行人图像进行匹配和识别。

4. 基于生成对抗网络（GAN）的方法：生成对抗网络是一种通过两个神经网络相互对抗的学习模型，近年来在图像处理方面取得了巨大的成功。

在行人再识别中，一些研究者开始将GAN引入到该任务中。

通过构建生成模型和判别模型，可以生成更加具有区分度的行人图像表示。

这种方法可以提高行人再识别的准确率，尤其在小样本或无标签样本的场景下表现较好。

融合注意力机制与权重聚类学习的行人再识别

融合注意力机制与权重聚类学习的行人再识别孙姣;杨有龙;车金星【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2022(58)20【摘要】行人图像在行人再识别中常通过行人检测器自动检测获得,不仅包含行人主体,还包含一些干扰信息(比如,背景、遮挡等)。

在基于注意力机制的行人再识别中,增强了对具有显著性特征行人部件的关注,削弱了对带有干扰信息部件的关注,有利于提取更具辨别力的行人特征表示。

在深度学习中,卷积神经网络通过对特征映射重新赋权值,得到注意力特征,提出了一种新颖的基于聚类的全局注意力模块(cluster-based global attention module,CGAM)。

在CGAM中,将注意力权重学习过程重新考虑为聚类中心学习过程,将特征映射中的空间位置点视为特征节点,通过聚类算法得到每个特征节点的重要分数并进行归一化后作为注意力权重。

利用改进的Resnet50作为基本框架,嵌入注意力模块,得到注意力网络,仅使用了全局分支,具有简单高效特点。

综上,基于聚类的注意力设计不仅充分利用了特征节点之间的成对相关性,而且挖掘了丰富的全局结构信息,得到一组更可信的注意力权重。

实验结果表明,提出的行人再识别算法在Market-1501和DukeMTMC-reID两个流行数据集上均有显著的效果。

【总页数】8页(P157-164)【作者】孙姣;杨有龙;车金星【作者单位】西安电子科技大学数学与统计学院;南昌工程学院理学院【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.联合语义分割与注意力机制的行人再识别模型2.融合局部特征与两阶段注意力权重学习的面部表情识别3.结合时序注意力机制的多特征融合行人序列图像属性识别方法4.基于注意力机制与多尺度特征融合的行人重识别方法5.基于自注意力模态融合网络的跨模态行人再识别方法研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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本技术提供一种集成注意力机制的行人重识别方法，包括以下步骤：步骤一，构造嵌入多粒度注意力机制的CNN；步骤二，把train数据集输入CNN训练CNN，得到CNN模型，其中CNN的损失函数为分类损失和Trihard损失之和；步骤三，把gallery数据集输入到步骤二所述的CNN模型中，得到一个图片特征数据库，其中每个特征都有唯一的行人id；步骤四，输入query图片得到特征，检索步骤三中的图片特征数据库计算出相似度，选出相似度最高的这张图片，这张gallery图片的行人id就是query图片的行人id。

该方法设计了一种新的注意力模块，相应提出了多粒度注意力机制，把该机制集成到CNN中，以提升CNN的特征提取水平，增强CNN的不规则采样能力，更强地适应行人姿势、背景等变化，以适应行人重识别任务。

权利要求书1.一种集成注意力机制的行人重识别方法，其特征在于，所述识别方法包括以下步骤：步骤一，构造嵌入多粒度注意力机制的CNN；步骤二，把train数据集输入CNN训练CNN，得到CNN模型，其中CNN的损失函数为分类损失和Trihard损失之和；步骤三，把gallery数据集输入到步骤二所述的CNN模型中，得到一个图片特征数据库，其中每个特征都有唯一的行人id；步骤四，输入query图片得到特征，检索步骤三中的图片特征数据库计算出相似度，选出相似度最高的这张图片，这张gallery图片的行人id就是query图片的行人id。

2.根据权利要求1所述的一种集成注意力机制的行人重识别方法，其特征在于，步骤一中的CNN具体为：包含多个stage，每两个stage之间插入注意力模块；所述注意力模块由卷积层conv、relu层、第一全连接层fc1、第二全连接层fc2、sigmoid层、tile层和element-wise层依次拼接而成；conv在通道维度上进行学习，并将通道数量压缩为1，将每张图片的输入张量的规模变成了二维平面；relu层起到非线性变换的作用，fc1起到在空间维度上的压缩作用，fc2起到在空间维度上的还原作用，fc1和fc2整体对特征图的筛选过滤；sigmoid层执行sigmoid运算，其输出结果为每个通道上的掩码矩阵；tile层在通道维度上进行广播运算，elment-wise层对经过tile运算的张量和原输入张量进行相乘运算。

3.根据权利要求2所述的一种集成注意力机制的行人重识别方法，其特征在于，对所述注意力模块进行参数设置，具体为：conv的输入通道数为C，输出通道数为1，卷积核大小为1x1，偏置为true；fc1层输入特征数为H x W，输出特征数为H，fc2层的输入特征数为H，输出特征数为H x W。

4.根据权利要求2所述的一种集成注意力机制的行人重识别方法，其特征在于，所述注意力模块的计算流程为：步骤1.1，conv接收前一个stage输入，记为A，规模为(n x C x H x W)，并执行卷积运算；其中，n为训练批次大小，C为通道数量，H为特征图高度，W为特征图宽度，输出规模变为(n x 1 x H x W)；步骤1.2，在特征维度上进行归一化操作；步骤1.3，relu层接收GroupNorm后的输出，执行relu运算；步骤1.4，fc1层接收relu层输出，执行全连接运算，输出规模变为(n x 1 x H x 1)；步骤1.5，fc2层接收fc1层输出，执行全连接运算，输出规模变为(n x 1 x H x W)；步骤1.6，对步骤1.5输出结果执行sigmoid运算；步骤1.7，对上一步结果执行在通道维度上的广播运算，输出规模变为(n x C x H xW)，记为B；步骤1.8，对A与B进行elment-wise运算，运算结果记为C，C的规模是(n x C x H x W)，输出C 到后一个stage。

5.根据权利要求4所述的一种集成注意力机制的行人重识别方法，其特征在于，所述步骤1.2中执行GroupNorm操作在特征维度上进行归一化。

技术说明书一种集成注意力机制的行人重识别方法技术领域本技术涉及互联网通信技术领域，尤其是涉及一种集成注意力机制的行人重识别方法。

背景技术行人重识别是利用计算机视觉技术判断不同相机的图像，或者视频序列中是否存在特定行人的技术，被广泛认为是图像检索的子问题。

行人重识别技术可以在一个较大区域内跟踪一个人的轨迹，另外它在机器人技术、照片自动标注等方面也有着很高应用价值。

行人重识别是学术界和工业界都非常关注的技术问题，相比于比较成熟的人脸识别技术，它依然是计算机视觉领域的难题。

其主要挑战是识别和适应行人在不同相机上呈现的外貌变化，比如角度、姿势、色彩、遮挡等。

现有行人重识别方案一般基于深度学习，即利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network，下面称CNN)提取图片的特征向量，通过计算特征向量的相似度判断不同照片是否属于同一人。

CNN是一种层级神经网络，其中低层对应图片的底层特征，高层对应着更为复杂的纹理特征。

CNN通过层次结构自动学习得到输入图片的特征向量，但普通的CNN对于图片的局部特征同等看待，这样提取出的全局特征容易受到背景信息、噪音的干扰。

注意力机制模拟人脑的注意力机制，对不重要的部分投放较少注意力，对重要的部分投放更多注意力(其中注意力可理解为权重)。

因此注意力机制可以灵活捕捉全局和局部的联系，有助于校准错位的图像，增强特征向量对姿势变化的适应性，消除噪音的干扰。

在应用中注意力机制一般作为模块，作为卷积层或循环层的下一层嵌入到CNN中。

已有的技术方案把注意力模块嵌入到CNN的尾部，即在CNN最终输出之前先经过多个并行的身体部位检测器提取出多个身体部位特征，最终组合输出特征向量。

其中身体部位检测器就是注意力模块，每个注意力模块的掩码矩阵参数不同。

具体实现来说可分为以下几个步骤：⑴每个身体部位检测器从CNN接收相同的全局张量输入，首先进行卷积操作得到了掩码矩阵。

⑵对掩码矩阵进行sigmoid运算。

⑶对⑵的结果进行tile运算，即在通道维度上的广播运算。

⑷把⑴和⑶的结果进行element-wise运算，即对两个张量进行点积运算。

⑸对⑷的结果在特征图维度上进行平均池化操作。

⑹对⑸的结果经过全连接层处理实现降维。

⑺把多个⑹的结果进行拼接操作，组合成全局特征。

其中⑴-⑹是实现的是身体部位检测器，即注意力模块部分。

上述技术方案把注意力模块直接嵌入到CNN的末尾，而且是嵌入了多个注意力模块，每个注意力模块作为一个并行分支。

这种全局注意力方案的缺点是缺少对图片原始特征的采样能力，即采样不够细腻，在最终结果上容易造成较大的全局误差。

另外因为是有多个分支，网络模型整体的计算量较大。

另一方面注意力层次不够丰富，全局特征的提取效果不尽理想。

从注意力模块设计来看，设计比较简单，只是用到卷积层、sigmoid层而没用到全连接层进行更深的学习，这样得到的掩码矩阵比较粗糙。

从最终应用结果上实验结果，发现抠图时抠人抠得不好，人容易变大或变小，重识别的准确率提升不够理想。

技术内容针对上述技术问题，本技术提供了一种集成注意力机制的行人重识别方法，提出了多粒度注意力机制，把该机制集成到CNN中，以提升CNN的特征提取水平，增强CNN的不规则采样能力，CNN整体对行人图片具有多粒度注意力，更强地适应行人姿势、背景等变化，以适应行人重识别任务。

本技术设计了一种新的注意力模块，通过在CNN中嵌入多个注意力模块形成新的注意力机制，即多粒度注意力机制，以面向行人重识别任务。

本技术的行人重识别任务方案可分为以下几个步骤：⑴构造嵌入多粒度注意力机制的CNN。

⑵把train数据集输入CNN，训练CNN，得到CNN模型。

其中CNN的损失函数为分类损失和Trihard损失之和。

⑶把gallery数据集输入到⑵的模型中，得到一个图片特征数据库。

其中每个特征都有唯一的行人id。

⑷输入query图片得到特征，检索⑶中的图片特征数据库计算出相似度，选出相似度最高的这张图片，这张gallery图片的行人id就是query图片的行人id。

本技术具有如下有益效果：1.本技术提出了一种面向行人重识别任务新的注意力机制，即多粒度注意力机制，其应用方式将多个注意力模块嵌入到CNN的相邻的两个stage之间，使CNN具有多个粒度的采样能力，不同粒度的采样形成互补优势，优势在于多粒度注意力、应用范围广、灵活等特点，易于集成创新。

2.本技术设计了一种新的注意力模块，相较于已有的注意力模块增加了2个全连接层，从而具有更好的非线性学习能力，能够捕捉到更多的局部与全局的联系，优势在于注意力强、轻量级、易训练。

3.基于本技术的改进形式，比如在注意力模块中增加全连接层、注意力模块应用位置和个数的变化等，即在不脱离本技术原理的前提下，做出的若干改进和润饰，也应视为本技术的保护范围。

附图说明图1为本技术集成注意力机制的CNN流程示意图；图2为本技术注意力模块的结构示意图；图3为本技术注意力模块在实施例中的应用结构示意图。

具体实施方式现将结合附图对本技术的技术方案进行完整的描述。

以下描述仅仅是本技术的一部分实施案例而已，并非全部。

基于本技术中的实施案例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施案例，都属于本技术的权利保护范围之内。

我们规避了现有技术方案中注意力模块性能不好、计算量大、应用方式不好等缺点，并在已有注意力研究成果基础上对注意力模块的结构进行创新，设计了一种新的注意力模块，相应提出了多粒度注意力机制。

我们把该机制集成到CNN中，以提升CNN的特征提取水平，增强CNN的不规则采样能力。

多个注意力模块嵌入到CNN的不同层上，使CNN具有多个粒度的采样能力，不同粒度的采样形成互补优势。

这样CNN整体对行人图片具有多粒度注意力，更强地适应行人姿势、背景等变化，以适应行人重识别任务。

本技术设计新的注意力模块，通过在CNN中嵌入多个注意力模块形成新的注意力机制，即多粒度注意力机制，以面向行人重识别任务。