全局与局部图像-语言关联：提升人员再识别精度的关键策略

本文主要探讨了"通过全局和局部图像-语言关联：人员再识别中的有效辅助信息"这一主题。在当前的智能视频监控领域，人员再识别是一项至关重要的任务，它涉及到区分个体身份的独特视觉特征。以往的研究已经展示了深度卷积神经网络（CNN）在图像分类中的显著成就，这促使re-ID（人员再识别）领域取得了一系列突破，产生了高效的视觉表示。 传统的视觉特征学习方法往往依赖于单一的图像数据，而本文提出了一种创新的方法，即利用自然语言描述作为额外的训练监督。语言描述能够提供更为紧凑且语义丰富的视角，补充像素级图像数据的不足。该方法不仅关注全局视觉特征的学习，使之与整体的描述保持一致，还强调了局部视觉特征与语言特征之间的语义一致性，通过建立全局和局部的图像-语言关联来实现这一点。 全局图像-语言关联是基于身份标签建立的，旨在帮助模型理解和区分匹配的图像-语言对和不匹配的。另一方面，局部关联则聚焦于图像区域与名词短语之间的对应关系，这有助于模拟并增强模型在特定区域的识别能力。通过大量的实验验证，将语言作为训练监督证明了其与全局和局部关联计划的有效性。 结果显示，该方法在不依赖任何额外辅助信息的情况下，达到了国家最先进的性能，并且在与图像-语言联合嵌入方法的对比中显示出更强的识别效果。这表明语言辅助信息对于提升人员再识别的准确性和鲁棒性具有显著作用，为未来的研究提供了新的思路和技术支持。 关键词：人员再识别、局部-全局语言联想、图文对应 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种结合全局和局部图像-语言关联的人员再识别策略，通过自然语言的引导，强化了模型对视觉特征的理解和表达能力，从而显著提高了识别性能。这对于提升智能监控系统的实用性和智能化水平具有重要意义。