基于数据增强和多层反向传播网络的行人重识别研究

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摘  要：行人重识别在模式识别中占据很大的比重，这项技术的目的是识别出不同摄像机在不同时间且处于不同环境下的行人是否为相同身份。为了更好地表达行人特征，提出了一种数据增强和多层反向传播网络的方法（DAML）。文章认为样本图像类型的稀少和深度网络传播过程中数据丢失是导致识别率低的重要因素。我们希望增加图像样本数量，让深度网络中的每一层都進行回传，以提高识别率。（剩余6491字）

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