%0 Journal Article
%A 姜志国
%A 李鹏
%A 师文喜
%A 王德勇
%T 大数据环境下基于深度学习的行人再识别
%D 2019
%R 10.13190/j.jbupt.2019-124
%J 北京邮电大学学报
%P 29-34
%V 42
%N 6
%X 针对卷积神经网络在行人识别过程中错误率较高的问题，提出了一种基于深度胶囊模型的行人再识别方法.首先利用标准卷积层学习区分度较高的特征；然后将不同卷积层中的若干特征划分为一组，生成一个具有丰富语义特征的主胶囊.在此基础上，引入了动态路由算法，通过迭代路由过程来确定主胶囊和数字胶囊之间的归属关系，进而得到一组数字胶囊，其中，每个数字胶囊可以学习识别目标行人的存在.在具有挑战性的数据集上进行实验的结果表明，所提算法在性能上优于已有算法.
%U https://journal.bupt.edu.cn/CN/10.13190/j.jbupt.2019-124