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上传时间: 2021-03-12
详细说明：我们提出了一种新的神经网络，称为时间增强卷积网络（T-CN），用于基于视频的人员识别。 对于人的每个视频序列，首先将空间卷积子网应用于每个帧以表示外观信息，然后将时间卷积子网链接到连续帧的较小范围，以提取局部运动信息。 这样的空间和时间卷积一起构成了我们基于T-CN的表示。 最后，利用递归网络进一步探索全局动力学，然后进行时间合并以生成整个序列的整体特征向量。 在培训阶段，采用了暹罗网络体系结构来共同优化所有组件，而损失包括识别和验证。 在测试阶段，我们的网络会以前馈方式为每个输入视频序列（其长度可能有很大差异）生成一个整体的判别式特征表示，即使是基于简单欧几里德距离的匹配也可以产生良好的重新识别结果。 与最先进的基准相比，在最广泛使用的基准数据集上进行的实验证明了我们的建议的优越性。
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