{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{“日期-部分”：[[2024,3,13]]，“日期-时间”：“2024-03-13T21:37:39Z”，“时间戳”：1710365859034}，“出版商位置”：“加利福尼亚”，“参考-计数”：0，“出版者”：“人工智能组织国际联合会议”，“内容-域”：[]，“crossmark-restriction”：false}，“short-container-title”：[]，“published-print”：{“date-parts”：[[2019,8]]}，”抽象“：”近年来，姿势或属性信息被广泛用于解决人的再识别（re-ID）问题。然而，姿势或属性模块的不准确输出将影响最终的人员重新识别性能。由于re-ID、姿态估计和属性识别都是基于人的外表信息，我们提出了一种基于局部细化的深度神经网络（LRDNN）来聚合姿态估计和属性识别，以提高re-ID的性能。为此，我们添加了一个姿势分支来提取局部空间信息，并在人员身份和属性目标上优化整个网络。为了减少不稳定姿态估计带来的负面影响，引入了一种称为通道解析块（CPB）的新结构来学习姿态分支中不同特征通道上的权重。然后将两个分支与紧双线性池相结合。在Market1501和DukeMTMC-reid数据集上的实验结果表明了该方法的有效性<\/jats:p>“，”DOI“：”10.24963\/ijcai.2019\/146“，”type“：”proceedings-article“，”created“：{”date-parts“：[[2019,7,28]]，”date-time“：”2019-07-28T07:46:05Z“，”timestamp“：1564299965000}，”source“：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：11，”title“：[”LRDNN:基于局部重新定义的深度神经网络，用于属性识别”]，“前缀“：”10.24963“，”作者“：[{”给定“：”秦琴“，”家庭“：”周“，”序列“：”第一“，”从属“：[}”名称“：”华侨大学计算机科学与技术系“}]}，{”给出“：”比能“，”家族“：”钟“，”顺序“：”附加“，”附属“：[[{“name”：苏州大学计算机信息处理技术省级重点实验室“}]}，{“given”：“Xiangyuan”，“family”：“Lan”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“香港浸会大学计算机科学系”}]}.，{中国科学院沈阳自动化研究所机器人国家重点实验室“}，{”name“：”University of Chinese Academy“}]}，”given“：”Yulun“，”family“：”Zhang“，”sequence“：”additional“，”affiliation“：[{”name:“Department of ECE，Northeast University”}]}.，”giving“：”Mengran“，”家人“：”Gou“，”序列“：”additional“”，“隶属关系“：[{“name”：“东北大学欧洲经委会系”}]}]，“member”：“10584”，“event”：{“name”：“Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence{IJCAI-19}”，“theme”：“Artificular Intelligation”，“location”：“Macao，China”，“缩写”：“IJCAI-2019”，“number”：国际人工智能联合会议（IJCAI）“]，”开始“：{“日期部分”：[[2019,8,10]]}，”结束“：{“日期部分“：[[2019，8,16]]}}，“容器-标签”：[“第二十八届国际人工智能联合会议记录”]，”原文标题“：[]，”存放“：{”日期部分“:[[2019,18]]，”日期时间“：”2019-07-28T07:47:06Z“，”timestamp“：1564300026000}，”score“：1，”resource“：{“primary”：{”URL“：”https:\/\/www.ijcai.org\/crocesses\/2019\/146“}}，“subtitle”：[]，“shorttitle”：[]，“issued”：{date-parts“：[2019,8]}，‘references-count’：0，“URL”：“http://\/dx.doi.org\/10.24963\/ijcai.2019”\/146“，”关系“：{}，”主题“：[]，”发布“：{”日期部分“：[[2019,8]]}}}