用于基于手部的人体识别的多分支带注意力网络

在本文中，我们提出一种新颖的基于手部的人体识别方法，用于刑事调查目的，因为手部图像常常是严重犯罪（如性侵）案件中唯一可得的信息。我们提出的方法，多分支带注意力网络（MBA-Net），在分支中结合了通道与空间注意力模块，此外还设有一个全局（无注意力）分支以捕获全局结构信息用于判别性特征学习。注意力模块聚焦于手部图像的相关特征，同时抑制无关背景。为克服注意力机制对像素打乱等变的弱点，我们将相对位置编码集成到空间注意力模块中以捕获像素的空间位置。在两个大型多族裔公开手部数据集上的广泛评估表明，我们提出的方法达到了最先进性能，超越了现有的基于手部的识别方法。