基于注意力机制的跨分辨率行人重识别

廖华年，徐新，2，3，*

（1.武汉科技大学 计算机科学与技术学院，武汉430065；2.武汉科技大学 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室，武汉430065；3.武汉大学 深圳研究院，深圳518000）

随着平安城市、雪亮工程、天网工程的推进，视频监控系统得到了发展和普及的同时，视频侦查技术也进入了广泛运用阶段，利用视频智能分析技术，自动地从海量监控数据中对特定的行人目标进行检索、分析、比对的方式正在逐渐取代人工判别。行人重识别［1］（person Re-identification，Re-ID）作为智能视频侦查的关键技术之一，在实际应用方面对于预防犯罪、嫌犯追踪和治安管理都具有积极作用。

行人重识别旨在匹配不同监控摄像头视图下相同身份类信息图像，它不仅需要解决同一摄像头下的行人遮挡、姿势、角度、光线等问题，还需注意到不同摄像头之间存在的摄像头规格不同。无约束的成像条件给行人重识别带来了一定的挑战，大多数现有的行人重识别方法都假设查询图像和图库图像具有相似且足够高的分辨率。然而，由于摄像头和行人之间的距离不受约束且不同摄像头之间的参数可能不同，导致行人图像往往具有不同的分辨率，这种分辨率不匹配问题给行人重识别带来了困难。与高分辨率（High Resolution，HR）图像相比，低分辨率（Low Resolution，LR）图像包含的身份细节要少得多，直接跨分辨率匹配图像对将导致性能显著下降。

为了解决分辨率不匹配问题，许多研究者开展了低分辨率行人重识别的研究［2-3］，但性能提升不大。……