多特征融合与交替方向乘子法的行人再识别

目的 由于行人图像分辨率差异、光照差异、行人姿态差异以及摄像机视角和成像质量差异等原因,导致同一行人在不同监控视频中的外观区别很大,给行人再识别带来了巨大挑战。为提高行人再识别的准确率,针对以上问题,提出一种基于多特征融合与交替方向乘子法的行人再识别算法。方法 首先利用图像增强算法对所有行人图像进行处理,减少因光照变化产生的影响,然后把处理后的图像进行非均匀分割,同时使用特定区域均值法提取行人图像的HSV和LAB颜色特征以及SILTP（scale invariant local ternary pattern）纹理特征和HOG（histogram of oriented gradient）特征,融合多种特征得到行人图像对的整体与局部相似度度量函数并结合产生相似度函数,最后使用交替方向乘子优化算法更新出最优的测度矩阵实现行人再识别。结果 在VIPeR、CUHK01、CUHK03和GRID这4个数据集上进行实验,其中VIPeR、CUHK01和GRID 3个数据集Rank1（排名第1的搜索结果即为待查询人的比率）分别达到51.5%、48.7%和21.4%,CUHK03 手动裁剪和检测器检测数据集Rank1分别达到62.40%和55.05%,识别率有了显著提高,具有实际应用价值。结论 提出的多特征融合与交替方向乘子优化算法,能够很好地描述行人特征,迭代更新出来的测度矩阵能够很好地表达行人之间的距离信息,较大幅度地提高了识别率。该方法适用于大多数应用场景下的行人再识别。尤其是针对复杂场景下静态图像行人再识别问题,在存在局部遮挡、光照差异和姿态差异的情况下也能保持较高的识别正确率。     

多方向显著性权值学习的行人再识别

目的 针对当前行人再识别匹配块的显著性外观特征不一致的问题,提出一种对视角和背景变化具有较强鲁棒性的基于多向显著性相似度融合学习的行人再识别算法。方法 首先用流形排序估计目标的内在显著性,并融合类间显著性得到图像块的显著性;然后根据匹配块的4种显著性分布情况,通过多向显著性加权融合建立二者的视觉相似度,同时采用基于结构支持向量机排序的度量学习方法获得各方向显著性权重值,形成图像对之间全面的相似度度量。结果 在两个公共数据库进行再识别实验,本文算法较同类方法能获取更为全面的相似度度量,具有较高的行人再识别率,且不受背景变化的影响。对VIPeR数据库测试集大小为316对行人图像的再识别结果进行了定量统计,本文算法的第1识别率(排名第1的搜索结果即为待查询人的比率)为30%,第15识别率(排名前15的搜索结果中包含待查询人的比率)为72%,具有实际应用价值。结论 多方向显著性加权融合能对图像对的显著性分布进行较为全面的描述,进而得到较为全面的相似度度量。本文算法能够实现大场景非重叠多摄像机下的行人再识别,具有较高的识别力和识别精度,且对背景变化具有较强的鲁棒性。     

区域块分割与融合的行人再识别

目的 由于摄像机视角和成像质量的差异,造成行人姿态变化、图像分辨率变化和光照变化等问题的出现,从而导致同一行人在不同监控视频中的外观区别很大,给行人再识别带来很大挑战。为提高行人再识别的识别率,针对行人姿态变化问题,提出一种区域块分割和融合的行人再识别算法。方法 首先根据人体结构分布,将行人图像划分为3个局部区域。然后根据各区域在识别过程中的作用不同,将GOG（Gaussian of Gaussian）特征、LOMO（local maximal occurrence）特征和KCCA（Kernel canonical correlation analysis）特征的不同组合作为各区域特征。接着通过距离测度算法学习对应区域之间的相似度,并通过干扰块剔除算法消除图像中出现的无效干扰块,融合有效区域块的相似度。最后将行人图像对的全局相似度和各局部区域相似度进行融合,实现行人再识别。结果 在4个基准数据集VIPeR、GRID、PRID450S和CUHK01上进行了大量实验,其中Rank1（排名第1的搜索结果即为待查询人的比例）分别为62.85%、30.56%、71.82%和79.03%,Rank5分别为86.17%、51.20%、91.16%和93.60%,识别率均有显著提高,具有实际应用价值。结论 提出的区域块分割和融合方法,能够去除图像中的无用信息和干扰信息,同时保留行人的有效信息并高效利用。该方法在一定程度上能够解决行人姿态变化带来的外观差异问题,大幅度地提升识别率。     

基于核空间与稠密水平条带特征的行人再识别

行人再识别指的是在无重叠视域多摄像机监控系统中, 匹配不同摄像机视域中的行人目标。由于行人图像受到光照、视角和行人姿态等变化的影响,在视觉上容易形成很大的外观差异,针对上述问题,提出了一种基于核空间与稠密水平条带特征的行人再识别算法。该算法首先通过自顶向下的滑动水平条带提取每个水平条带的颜色特征和纹理特征,然后融合行人图像的多种特征,映射到核空间,最后在核空间里学习得到一个对背景、视角、姿势的变化具有鲁棒性的相似度函数,通过比较相似度来对行人进行再识别。在VIPeR和iLIDS两个行人再识别数据集上的实验结果表明,本文算法具有较高的识别率,其中Rank1(排名第1的搜索结果即为待查询行人的比率)分别达到48.2%和60.8%。     

结合BiLSTM和注意力机制的视频行人再识别

目的 跨摄像头跨场景的视频行人再识别问题是目前计算机视觉领域的一项重要任务。在现实场景中,光照变化、遮挡、观察点变化以及杂乱的背景等造成行人外观的剧烈变化,增加了行人再识别的难度。为提高视频行人再识别系统在复杂应用场景中的鲁棒性,提出了一种结合双向长短时记忆循环神经网络（BiLSTM）和注意力机制的视频行人再识别算法。方法 首先基于残差网络结构,训练卷积神经网络（CNN）学习空间外观特征,然后使用BiLSTM提取双向时间运动信息,最后通过注意力机制融合学习到的空间外观特征和时间运动信息,以形成一个有判别力的视频层次表征。结果 在两个公开的大规模数据集上与现有的其他方法进行了实验比较。在iLIDS-VID数据集中,与性能第2的方法相比,首位命中率Rank1指标提升了4.5%;在PRID2011数据集中,相比于性能第2的方法,首位命中率Rank1指标提升了3.9%。同时分别在两个数据集中进行了消融实验,实验结果验证了所提出算法的有效性。结论 提出的结合BiLSTM和注意力机制的视频行人再识别算法,能够充分利用视频序列中的信息,学习到更鲁棒的序列特征。实验结果表明,对于不同数据集,均能显著提升识别性能。     

多分辨率特征注意力融合行人再识别

目的 行人再识别是实现跨摄像头识别同一行人的关键技术,面临外观、光照、姿态、背景等问题,其中区别行人个体差异的核心是行人整体和局部特征的表征。为了高效地表征行人,提出一种多分辨率特征注意力融合的行人再识别方法。方法 借助注意力机制,基于主干网络HRNet（high-resolution network）,通过交错卷积构建4个不同的分支来抽取多分辨率行人图像特征,既对行人不同粒度特征进行抽取,也对不同分支特征进行交互,对行人进行高效的特征表示。结果 在Market1501、CUHK03以及DukeMTMC-ReID这3个数据集上验证了所提方法的有效性,rank1分别达到95.3%、72.8%、90.5%,mAP（mean average precision）分别达到89.2%、70.4%、81.5%。在Market1501与DukeMTMC-ReID两个数据集上实验结果超越了当前最好表现。结论 本文方法着重提升网络提取特征的能力,得到强有力的特征表示,可用于行人再识别、图像分类和目标检测等与特征提取相关的计算机视觉任务,显著提升行人再识别的准确性。     

融合事件相机的视觉场景识别

目的 传统视觉场景识别（visual place recognition,VPR）算法的性能依赖光学图像的成像质量,因此高速和高动态范围场景导致的图像质量下降会进一步影响视觉场景识别算法的性能。针对此问题,提出一种融合事件相机的视觉场景识别算法,利用事件相机的低延时和高动态范围的特性,提升视觉场景识别算法在高速和高动态范围等极端场景下的识别性能。方法 本文提出的方法首先使用图像特征提取模块提取质量良好的参考图像的特征,然后使用多模态特征融合模块提取查询图像及其曝光区间事件信息的多模态融合特征,最后通过特征匹配查找与查询图像最相似的参考图像。结果 在MVSEC（multi-vehicle stereo event camera dataset）和RobotCar两个数据集上的实验表明,本文方法对比现有视觉场景识别算法在高速和高动态范围场景下具有明显优势。在高速高动态范围场景下,本文方法在MVSEC数据集上相较对比算法最优值在召回率与精度上分别提升5.39%和8.55%,在Robot‐Car数据集上相较对比算法最优值在召回率与精度上分别提升3.36%与4.41%。结论 本文提出了融合事件相机的视觉场景识别算法,利用了事件相机在高速和高动态范围场景的成像优势,有效提升了视觉场景识别算法在高速和高动态范围场景下的场景识别性能。     

前背景骨架区域随机点对策略驱动下的车标识别方法

目的 现有的车标识别算法均为各种经典的图像特征算子结合不同的分类器组合而成,均未分析车标图像的结构特点。综合考虑车标图像的灰度特征和结构特征,提出了一种前背景骨架区域随机点对策略驱动下的车标识别方法。方法 本文算法将标准车标图像分为前景区域和背景区域,分别提取前、背景的骨架区域,在其中进行随机取点,形成点对,通过进行点对的有效性判断,提取能表示车标的点对特征。点对特征表示两点周围局部区域的相似关系,反映了实际车标成像过程中车标图案部分与背景部分的灰度明暗关系。结果 在卡口系统截取的19 044张车标图像上进行实验,结果表明,与其他仅基于灰度特征的识别方法相比,本文提出的点对特征识别方法具有更好的识别效果,识别率达到了95.7%。在弱光照条件下,本文算法的识别算法效果同样优于其他仅基于灰度特征的识别方法,识别率达到了87.2%。结论 本文提出的前背景骨架区域随机点对策略驱动下的车标识别方法,结合了车标图像的灰度特征和结构特征,在进行车标的描述上具有独特性和排他性,有效地提高了车标的识别率,尤其是在弱光照条件下,本文方法具有更强的鲁棒性。     

结合注意力机制和多属性分类的行人再识别

目的 在行人再识别中,经常出现由于行人身体部位被遮挡和行人图像对之间不对齐而导致误判的情况。利用人体固有结构的特性,关注具有显著性特征的行人部件,忽略带有干扰信息的其他部件,有利于判断不同摄像头拍摄的行人对是否为同一人。因此,提出了基于注意力机制和多属性分类的行人再识别方法。方法 在训练阶段,利用改进的ResNet50网络作为基本框架提取特征,随后传递给全局分支和局部分支。在全局分支中,将该特征作为全局特征进行身份和全局属性分类;在局部分支中,按信道展开特征,获取每层响应值最高的点,聚合这些点,分成4个行人部件,计算每个行人部件上显著性特征的权重,并乘以初始特征得到每个部件的总特征。最后将这4个部件的总特征都进行身份和对应属性的分类。在测试阶段,将通过网络提取的部位特征和全局特征串联起来,计算行人间的相似度,从而判断是否为同一人。结果 本文方法引入了Market-1501_attribute和DukeMTMC-attribute数据集中的属性信息,并在Market-1501和DukeMTMC-reid数据集上进行测试,其中rank-1分别达到90.67%和80.2%,mAP分别达到76.65%和62.14%;使用re-ranking算法后,rank-1分别达到92.4%和84.15%,mAP分别达到87.5%和78.41%,相比近年来具有代表性的其他方法,识别率有了极大提升。结论 本文方法通过学习行人属性能更快地聚集行人部件的注意力,而注意力机制又能更好地学习行人部位的显著性特征,从而有效解决了行人被遮挡和不对齐的问题,提高了行人再识别的准确率。     

针对形变与遮挡问题的行人再识别

目的 姿态变化和遮挡导致行人表现出明显差异,给行人再识别带来了巨大挑战。针对以上问题,本文提出一种融合形变与遮挡机制的行人再识别算法。方法 为了模拟行人姿态的变化,在基础网络输出的特征图上采用卷积的形式为特征图的每个位置学习两个偏移量,偏移量包括水平和垂直两个方向,后续的卷积操作通过考虑每个位置的偏移量提取形变的特征,从而提高网络应对行人姿态改变时的能力;为了解决遮挡问题,本文通过擦除空间注意力高响应对应的特征区域而仅保留低响应特征区域,模拟行人遮挡样本,进一步改善网络应对遮挡样本的能力。在测试阶段,将两种方法提取的特征与基础网络特征级联,保证特征描述子的鲁棒性。结果 本文方法在行人再识别领域3个公开大尺度数据集Market-1501、DukeMTMC-reID和CUHK03（包括detected和labeled）上进行评估,首位命中率Rank-1分别达到89.52%、81.96%、48.79%和50.29%,平均精度均值（mean average precision,mAP）分别达到73.98%、64.45%、43.77%和45.58%。结论 本文提出的融合形变与遮挡机制的行人再识别算法可以学习到鉴别能力更强的行人再识别模型,从而提取更加具有区分性的行人特征,尤其是针对复杂场景,在发生行人姿态改变及遮挡时仍能保持较高的识别准确率。     

基于多特征子空间与核学习的行人再识别

行人再识别指的是在无重叠视域多摄像机监控系统中, 匹配不同摄像机视域中的行人目标.针对当前基于距离测度学习的行人再识别算法中存在着特征提取复杂、训练过程复杂和识别效果差的问题, 我们提出一种基于多特征子空间与核学习的行人再识别算法.该算法首先在不同特征子空间中基于核学习的方法得到不同特征子空间中的测度矩阵以及相应的相似度函数, 然后通过比较不同特征子空间中的相似度之和来对行人进行识别.实验结果表明, 本文提出的算法具有较高的识别率, 其中在VIPeR数据集上, RANK1达到了40.7%, 且对光照变化、行人姿态变化、视角变化和遮挡都具有很好的鲁棒性.     

基于特征融合与核局部Fisher判别分析的行人重识别

行人重识别精度主要取决于特征描述和度量学习两个方面。在特征描述方面,现有特征难以解决行人图像视角变化的问题,因此考虑将颜色标签特征与颜色和纹理特征融合,并通过区域和块划分的方式提取直方图获得图像特征;在度量学习方面,传统的核局部Fisher判别分析度量学习方法对所有查询图像统一映射到相同的特征空间中,忽略了查询图像不同区域的重要性,为此在核局部Fisher判别分析的基础上对特征进行区域分组,采用查询自适应得分融合方法来描述图像不同区域的重要性,由此实现度量学习。在VIPeR和iLIDS数据集上,实验结果表明融合后的特征描述能力明显优于原始特征,同时改进的度量学习方法有效提高了行人重识别精度。     

迁移度量学习行人再识别算法

行人再识别技术是计算机视觉领域中一个具有挑战性的任务。该任务针对个体的外观变化模式展开研究,特征变化剧烈,存在小样本问题,而通过提出的一种基于迁移学习的度量学习模型,可约束不同数据集样本分布的差异,实现度量模型在不同数据集上的迁移。该算法不仅增强了度量模型训练样本的多样性,提高了分辨能力,同时提升了样本的适应性。最后,通过在iLIDS数据集进行度量模型的预训练,并在VIPeR和CUHK01两个数据集上进行的迁移学习,验证了算法的有效性和准确性。     

整合全局—局部度量学习的人体目标再识别

目的 人体目标再识别的任务是匹配不同摄像机在不同时间、地点拍摄的人体目标。受光照条件、背景、遮挡、视角和姿态等因素影响,不同摄相机下的同一目标表观差异较大。目前研究主要集中在特征表示和度量学习两方面。很多度量学习方法在人体目标再识别问题上了取得了较好的效果,但对于多样化的数据集,单一的全局度量很难适应差异化的特征。对此,有研究者提出了局部度量学习,但这些方法通常需要求解复杂的凸优化问题,计算繁琐。方法 利用局部度量学习思想,结合近几年提出的XQDA（cross-view quadratic discriminant analysis）和MLAPG（metric learning by accelerated proximal gradient）等全局度量学习方法,提出了一种整合全局和局部度量学习框架。利用高斯混合模型对训练样本进行聚类,在每个聚类内分别进行局部度量学习;同时在全部训练样本集上进行全局度量学习。对于测试样本,根据样本在高斯混合模型各个成分下的后验概率将局部和全局度量矩阵加权结合,作为衡量相似性的依据。特别地,对于MLAPG算法,利用样本在各个高斯成分下的后验概率,改进目标损失函数中不同样本的损失权重,进一步提高该方法的性能。结果 在VIPeR、PRID 450S和QMUL GRID数据集上的实验结果验证了提出的整合全局—局部度量学习方法的有效性。相比于XQDA和MLAPG等全局方法,在VIPeR数据集上的匹配准确率提高2.0%左右,在其他数据集上的性能也有不同程度的提高。另外,利用不同的特征表示对提出的方法进行实验验证,相比于全局方法,匹配准确率提高1.3%~3.4%左右。结论 有效地整合了全局和局部度量学习方法,既能对多种全局度量学习算法的性能做出改进,又能避免局部度量学习算法复杂的计算过程。实验结果表明,对于使用不同的特征表示,提出的整合全局—局部度量学习框架均可对全局度量学习方法做出改进。     

正态重采样的改进行人再识别度量学习算法

跨场景的行人再识别任务,现有度量学习算法由于小样本问题使得对模型参数的估计存在偏差,从而导致识别精度较低。在交叉二次判别分析度量学习算法的基础上,提出了一种基于样本正态性重采样算法,建立了半监督学习度量模型,以增强度量模型的泛化能力。综合泛化后的度量模型和交叉二次判别算法,构建了加权组合的联合模型。选取了公开数据集VIPeR和CUHK01进行测试,测试结果显示该算法相比于原交叉二次判别算法以及相关的行人再识别算法有着明显的优势,尤其在rank-1上的识别精度分别超过了MLAPG算法和NFST算法7.79%和4.68%,且该算法对于训练数据量的变化具有较强的鲁棒性。     

基于特征融合及差异矩阵的行人再识别

针对行人目标在不同摄像机下外观显著性变化的问题,提出一种基于特征融合及差异矩阵的行人再识别算法。串联融合显著颜色名描述符(SCNCD)和微调的卷积神经网络(FTCNN)特征来描述行人图像,采用K-means算法获取包含典型行人图像的参考集以优化目标与参考身份相对应的重建关系,运用差异矩阵度量(DMMM)算法进行度量学习。在VIPeR和PRID450s行人再识别数据集上的实验结果表明,所提行人再识别算法具有良好的匹配率和有效性。     

融合BOW模型的多特征子空间行人重识别算法

针对目前行人重识别算法在目标外观特征和度量算法方面的问题,提出一种融合BOW模型的多特征子空间行人重识别算法。在行人图像上采用2-D高斯模板将图像背景弱化,然后提取BOW特征描述子和YUV+HSV颜色特征描述子,并将其融合组成最终的特征描述子。在相似性度量方面,采用在原始特征空间学习一个子空间,并在该子空间学习测度矩阵的方法进行相似性度量。在VIPeR和CUHK01两个数据集上的实验结果表明,提出的算法能够明显地提高行人重识别率。