基于姿态的复制粘贴方法用于行人重识别

重识别（ReID）的目标是在不同视角的监控摄像头中匹配对象。尽管 ReID 发展十分迅速，目前仍缺乏针对多场景 ReID 任务的处理方法。然而，在现实场景（如安防相关场景）中此类处理方法必不可少。本研究探索了一种新的 ReID 场景，其在视角、背景和姿态（步行或骑行）上均存在差异。显然，普通 ReID 处理方法无法有效应对此类场景，引入图像数据集虽为最优解但成本高昂。为解决上述问题，本文提出一种简单有效、可生成多种新场景图像的方法，命名为基于姿态的复制粘贴方法（CPP）。CPP 方法基于关键点检测，以复制即粘贴的方式，在两个不同语义图像数据集中合成新的语义图像数据集。例如，可利用行人与自行车生成若干展示同一人骑不同自行车的图像。CPP 方法适用于新场景下的 ReID 任务，且在原 ReID 任务中应用于原始数据集时优于传统方法。具体而言，CPP 方法在第三方公开数据集的泛化性上也表现更优。CPP 方法合成的代码与数据集将于后续公开。