二次聚类的无监督行人重识别方法

作     者：熊明福 肖应雄 陈佳 胡新荣 彭涛 XIONG Mingfu;XIAO Yingxiong;CHEN Jia;HU Xinrong;PENG Tao

作者机构：武汉纺织大学计算机与人工智能学院武汉430200 武汉大学国家网络安全学院武汉430072 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2024年第60卷第1期

页      面：227-235页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：湖北省自然科学基金面上项目(2021CFB568) 国家重点研发计划项目(2021YFF0602102) 

主　　题：行人重识别 无监督学习 二次聚类 协同训练 

摘      要：针对当前无监督行人重识别方法因受到硬件差异、光照变化等客观因素的影响,导致同一行人图像出现较大反差,随之易带来样本错误伪标签生成的问题,使得现有无监督行人重识别方法还有待进一步提升的空间。为了解决此问题,提出了一种基于二次重聚类的无监督行人重识别(unsupervised person re-identification based on quadratic clustering)方法。该方法主要包括全局二次聚类的无监督学习模块和基于聚类结果的有监督学习模块。具体来说,前者基于全局二次聚类分别对相机ID和行人身份ID进行无监督分析,解决了同一行人在不同摄像机视角下的统一成像风格问题;后者则采用有监督学习方式改进了内存字典的初始化与更新方式,解决了模型在训练中偏移的问题。通过此双模块的协同训练以共同抑制跨摄像头间采集的图像所产生错误伪标签的问题。所提出的算法分别在Market-1501、DukeMTMC-ReID、MSMT17、Person和VeRi-776数据集上进行实验,取得了mAP=81.2%和rank-1=91.2%、mAP=68.4%和rank-1=78.7%、mAP=31.1%和rank-1=60.4%、mAP=88.3%和rank-1=93.6%的性能,对比当前最先进的方法,分别提高了2.4、1.8、6.0、2.5和4.3个百分点的rank-1准确率。