姿态辅助行人重识别模型

跨视角抗外观混淆

该模型在行人外观相似时利用步态姿态与身体比例差异，通过递归图卷积网络增强特征的区分度。

Pan, Honghu · 刘乔 · 陈勇勇 · Yunqi, He · 郑媛 · 郑锋 · He, Zhengyu

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2023

参数信息

提升最高

5.3 %

技术优势

姿态辅助减少外观混淆

利用不同行人行走姿态和身体比例的差异，在相似外观下仍能区分身份。

时空调度融合姿态信息

递归图卷积网络同时聚合帧内关节邻域和帧间消息传递，提取鲁棒的时序姿态表示。

注意力加权关键帧和节点

节点注意力和时间注意力自动学习每个关节和每帧的重要性，突出判别性信息。

应用场景

• 智能视频监控行人检索：在相似外观下利用姿态差异提高行人检索的准确率。
• 多摄像头目标追踪：结合姿态特征增强跨摄像头目标匹配的稳定性。
• 机器人视觉行人识别：为机器人提供外观之外的身份判别线索。
• 行为分析姿态感知：同步利用姿态信息辅助行为理解和身份关联。