分层特征嵌入提升属性识别：解决异构环境下的挑战

分层特征嵌入的属性识别方法是一种针对视点变化、光照变化和感知差异等复杂环境下的属性识别技术。传统的属性级特征嵌入在处理异构数据时往往效果欠佳，因为它没有充分考虑到类别间的区分与类别内的精细区分。为此，研究者提出了一种名为HFE（Hierarchical Feature Embedding，分层特征嵌入）的框架。 HFE的核心理念是同时注重类间和类内的特征嵌入，通过结合属性信息和个体标识（ID）信息，实现细粒度的特征学习。这种方法旨在确保具有相同属性的样本以及具有相同ID的样本在特征空间中形成紧凑的聚类，从而减少视觉硬样本（例如，行人背包装置完全被遮挡的情况）对属性识别的误导，并增强模型对不同条件变化的鲁棒性。HFE框架的设计包括： 1. 属性级和ID级的约束：通过构建层次结构，HFE利用自定义的HFE损失函数，对属性和ID信息进行独立且联合的学习，以此提供更精确的特征嵌入指导。 2. 绝对边界正则化：这一组件旨在强化特征嵌入的边界清晰度，防止过拟合，提高模型泛化能力。 3. 动态损失权重：根据训练过程中的性能调整，动态权重能够进一步优化模型的性能，使模型更能适应变化的训练环境。 实验结果显示，HFE在行人属性识别（PAR）和人脸属性识别（FAR）等任务上表现出色，尤其是在处理那些在现实场景中常见的复杂情况，如拍摄距离变化和行人运动引起的难题时，显示出显著的优势。通过将ID信息融入特征嵌入，HFE框架不仅提高了识别准确率，也增强了模型在实际应用中的稳定性和可靠性。因此，HFE方法对于提升视觉监控中软生物特征识别的精度具有重要意义。