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《湖北工业大学》 2019年
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基于深度学习的行人重识别技术研究

冯川  
【摘要】:随着人们生活水平的提高,行人重识别(Person Re-identification,Re-id)技术被广泛应用于智能安防、商场导购、人机交互等领域。针对一张特定的监控行人图像,Re-id技术通过计算机视觉检索其他设备下不同地点和时间拍摄的行人图像来判断是否属于该行人图像。当前在许多拍摄的行人数据集上,Re-id精度已经提到了很高的水平。但在实际场景中,由于受到拍摄角度、时间地点、光照以及设备分辨率等因素的影响,Re-id技术面临巨大挑战,因此如何提高Re-id的精度仍然任重而道远。将深度学习技术应用于行人重识别成为当今研究的一种趋势,与传统的特征提取和距离度量方法相比,通过深度学习方法能够取得更具鲁棒性的识别性能。本文主要研究在Market1501、DukeMTMC-reID和CUHK03数据集上提高Re-id性能,提出了两种基于深度学习的改进Re-id方法,主要研究工作如下:(1)考虑到数据集训练本图像数量过少会降低训练模型的泛化能力,第一种方法首先对数据集进行扩充,采用了深度卷积生成对抗网络(Deep Convolution Generative Adversarial Networks,DCGAN)训练合成具有行人特征的图像;然后将生成图像与原数据集图像联合进行网络训练,对生成图像采用标注平滑归一化来构建目标损失函数;最后训练时采用基于ResNet50网络的预训练模型,通过构建一个孪生(Siamese)网络,结合分类损失和验证损失来优化模型。(2)第二种方法优化了扩充数据集的方法和借鉴了其他一些优化方法,该方法首先用K-means聚类算法对行人数据集图像进行聚类划分,接着分别根据聚类后的簇行人图像用DCGAN生成具有相似特征的行人图像;训练时根据生成图像的特点提出了聚类标注平滑归一化损失函数;然后在一个新的Re-id基准上加入了基于部分卷积的基准网络(Part-based Convolutional Baseline,PCB)方法,最后采用了基于ResNet50网络和DenseNet12l网络的两个预训练模型进行对比实验。实验结果表明,第一种方法采用DCGAN扩充数据集的方式能明显提升Re-id准确率,第二种方法将扩充数据集和PCB相结合能大幅度提高Re-id准确率,并证实了选用DenseNet121网络比ResNet50网络在Re-id性能上更优。
【学位授予单位】:湖北工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP391.41;TP181

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【参考文献】
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