基于多层深度特征融合的行人再识别研究

本文采用多层深度特征融合方法,首先,利用经典卷积神经网络对行人图像进行处理;然后,对卷积神经网络每一层得到的特征进行PCA降维,保留其主要成分,并将各层降维后的特征进行融合;最后,基于欧氏距离判断待查询行人与图像库中各行人的相似性,得到再识别结果.实验结果表明,与已有的行人再识别方法相比,本文方法准确率更高.