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     近日，中國科學(xué)院沈陽自動化研究所機器人視覺研究組在遮擋行人重識別領(lǐng)域取得新進(jìn)展，提出了一種遮擋行人重識別算法。該研究成果在線發(fā)表于工業(yè)信息領(lǐng)域國際期刊IEEE Transactions on Industrial Informatics(中國科學(xué)院一區(qū)Top類，IF：12.3)。

　　行人重識別指通過非重疊攝像頭檢索同一個行人目標(biāo)，是行人檢測和行人跟蹤的重要環(huán)節(jié)，可用于視頻監(jiān)控、交通管理、智能安防、刑事偵查、多機協(xié)同檢測等。然而，大多數(shù)現(xiàn)有的行人重識別方法都基于目標(biāo)在圖像中完整可見的假設(shè)，由于真實場景中存在汽車、廣告牌、樹木等遮擋物，導(dǎo)致識別目標(biāo)難以匹配。

　　科研人員針對這一問題提出了一種基于Transformer注意力機制的遮擋行人重識別算法。研究中發(fā)現(xiàn)在利用Transformer提取行人特征時，淺層網(wǎng)絡(luò)提取的特征分布在局部目標(biāo)區(qū)域；中間層網(wǎng)絡(luò)的注意力集中在可見行人部分；高層網(wǎng)絡(luò)的注意力聚焦全局行人特征。基于這一發(fā)現(xiàn)，研究團(tuán)隊提出了跳連接聚合Transformer網(wǎng)絡(luò)（SCAT），利用中間層特征、高層特征和細(xì)粒度局部特征來增加特征多樣性，提升遮擋行人目標(biāo)的重識別精度。在多個數(shù)據(jù)集上驗證了所提方法的有效性，包括遮擋數(shù)據(jù)集、部分?jǐn)?shù)據(jù)集和全身數(shù)據(jù)集。

　　研究成果得到了國家自然科學(xué)基金委員會、中國科學(xué)院青年創(chuàng)新促進(jìn)會和機器人學(xué)國家重點實驗室的大力支持。