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基于matching-CNN的行人再识别

徐志敏  
【摘要】:随着智慧城市建设的不断推进,信息技术扮演着越来越重要的角色。智能视频监控作为智慧城市中安全防范系统的重要组成部分,正越来越被大众所关注。行人再识别技术作为智能视频监控系统重要的环节,已经逐渐引起了研究人员的兴趣。然而由于这一问题本身的复杂性,目前的解决方案还非常不成熟。如何有效解决行人图片分辨率变化大,拍摄角度不统一,光照条件差,环境变化大,行人姿态不断变化这些问题,提高行人再识别的性能,将算法推进到应用实际生活中还需要很多努力。本文围绕基于matching-CNN的行人再识别问题提出了三个改进方案。针对一般所获得的行人特征表示难以有效区分匹配对和非匹配的问题,本文提出了一种通过特征增强的方法大大提高了行人再识别的匹配率。针对当前研究方案都未能完全利用行人图片的底层视觉特征的问题,本文又提出了将HSV颜色特征和LBP纹理特征,在利用特征增强后进行有效结合的方法。由于当前研究行人再识别问题所用到的公开数据库数据量都相当少,而人工制作、标注大规模的专用数据库又是一个非常繁重的过程,本文提取了利用海量无标签、非结构化的网络视频对模型进行进一步调整的方法,有效地利用了大量数据资源中所包含的隐藏信息。本文所做的三部分工作如下:1.通过在传统的网络模型中引入特征增强的思想,利用三元组作为网络的训练样本,在卷积神经网络已经提取到的很好的低层特征表示的基础上,再将低层特征图做像素级的叠加,对匹配对和非匹配对同时进行特征增强,在不断地迭代学习中使得匹配对的特征向量的能量更加集中,而非匹配对的特征向量的能量更加分散,从而达到在特征空间拉大匹配对度量值和非匹配对度量值的距离。特征增强能够过滤掉无关紧要的细节而保留了行人再识别所需要的关键特征。2.颜色特征和纹理特征是图像所特有的两个关键的低层视觉特征,一般的网络都只是利用到了RGB颜色特征,没有充分挖掘原始图像的信息。通过从原始样本的RGB颜色特征得到其HSV颜色特征图和LBP纹理特征图,将HSV颜色特征和LBP纹理特征同时输入到卷积神经网络中,利用机器学习强大的特征融合的特性,将这两个关键特征的高层表示在网络中进行组合,得到包含颜色特征和纹理特征的混合特征向量能有效提升算法的性能。3.由于行人再识别的训练数据获取困难,常常是研究人员安排特定场景后人工设计,然后经过大量的、枯燥繁重的人工挑选、标注而得到的数据,而且这方面的公开数据库的样本量都是非常有限的。通过从海量的视频数据中提取到大量的行人样本,对提取到的样本进行粗略的自动归类整理,然后利用这些整理后的数据对已经训练好的模型进行再一次的修正,有效挖掘了海量视频数据的信息使得算法模型具有更强的健壮性、鲁棒性和普适性。


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