TY -的A2 -王,汉盟——杨Senquan AU -叮,风扇AU -温,好像非盟-李,Pu盟——胡Songxi PY - 2022 DA - 2022/06/21 TI - IIPA-Net:联合Illumination-Invariant和Pose-Aligned特性学习人Reidentification SP - 3852243六世- 2022 AB -人Reidentification (re-id)获得了重大进展,在计算机视觉引起了极大的兴趣。然而,由于弱照明和不一致的影响,人re-id仍然是一个具有挑战性的任务。此前的许多作品关注照明增强方法或姿势估计。然而,这些方法很难应用在真实的场景中,通常包含各种干扰因素。提高re-id的性能,我们建议一个Illumination-Invariant和Pose-Aligned网络(IIPA-Net)。光照变化是由retinex分解网络,和姿势变化的问题是解决了局部特征匹配的方法。根据一个人的多通道特性,我们提出了一部分注意力模块优化全局特性。最后,提出了一种数据驱动的培训策略有效地训练建议的体系结构。实验表明,该框架优于其他先进的方法对正常和低光照条件下的数据集。SN - 1687 - 725 - 2022/3852243 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/3852243——摩根富林明——《传感器PB - Hindawi KW - ER