基于融合特征的行人再识别方法*

行人再识别过程中,由于姿势和光照等因素的变化使不同相机中所得行人的外形具有明显变化,较难提取不变性特征,导致识别率偏低.鉴于此种情况,文中提出基于融合特征的行人再识别方法,提取的特征包括HSV颜色特征、颜色直方图特征及梯度方向直方图特征,行人再识别过程分为训练阶段和识别阶段.在训练阶段,首先对训练图像集中每幅图像进行特征提取,然后利用典型相关分析获得2部相机拍摄同一行人的图像特征之间的相关性,生成相关性矩阵.在识别阶段,首先对参考图像集和测试图像集中每幅图像进行特征提取,然后将各自特征向量利用相关性矩阵进行变换,最后进行相似度度量,得到识别结果.在3个图像库上的实验表明,文中方法可以提高行人再识别的识别率.     

基于辨识特征后融合的行人再识别

跨摄像机行人因光照、视角、姿态的差异,会使其外观变化显著,给行人再识别的研究带来严峻挑战。基于多特征融合和距离度量学习技术,提出辨识特征后融合的算法,并将其应用于行人再识别中。首先,对跨摄像机行人样本图像分别提取局部最大出现频次(LOMO)特征和基于显著颜色名称的颜色描述子(SCNCD)特征,表示跨摄像机行人的外观;然后,基于所提取的LOMO和SCNCD特征,分别去训练跨视图二次判别分析(XQDA)距离度量学习模型,分别获取跨摄像机每对行人每个特征优化的距离。最后,应用最小最大标准化距离融合的算法,获取跨摄像机行人最终的距离,用于跨摄像机行人的匹配。在具有挑战的VIPeR和PRID450S两个公开数据集上进行实验,实验结果表明所提出的行人再识别算法有效地提高了行人再识别的准确率。     

小波域颜色和纹理特征提取及图像检索方法研究

对小波域图像颜色和纹理特征的提取方法进行研究,在图像颜色特征提取方面,提出一种基于分块的HSI分量低频子带颜色特征提取方法,该方法首先根据人眼对图像的关注度对图像进行分块,对每一块的HSI分量的小波分解低频子带的颜色特征进行提取,并通过加权获得图像的颜色特征;在图像纹理特征提取方面,提出一种基于高频子带灰度-差分基元共生矩阵的二阶统计量和各子带方向特征的纹理特征提取方法,增加了方向特性的纹理特征对图像纹理的刻画更加精细;在此基础上,提出一种综合利用所提出图像颜色和纹理特性的图像检索算法,提高了图像的检索精度.实验结果验证了所提出方法的有效性.     

基于RGB颜色模型的轨道轮廓识别算法

在非接触轨距测量系统中,提出一种基于RGB模型轨道轮廓的识别算法。该算法利用光源颜色相对固定的特点,通过提取RGB图像中的R颜色特征分量,并结合图像差影算法和细化算法,准确提取出钢轨断面轮廓。实验结果表明:该算法具有抗噪声能力强、计算速度快、准确性高等特点。     

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。     

融合RGB与灰度图像特征的行人再识别方法

针对行人再识别过程中相同身份行人图像颜色不一致,以及不同身份行人图像颜色相近问题,提出一种基于双分支残差网络的行人再识别方法。将RGB图像和灰度图像分别输入预训练的ResNet-50网络,获得RGB图像特征和灰度图像特征并对其进行融合,利用统一水平划分策略学习融合特征,同时将RGB特征、灰度特征和融合特征的拼接结果作为最终特征表示。在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03数据集上的实验结果表明,与PCB、Mancs等行人再识别方法相比,该方法的平均精度均值和首位命中率更高,且对于图像颜色变化具有更强的鲁棒性。     

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%。     

基于特征融合的行人重识别方法

针对行人重识别中已有方法难以解决行人图像光照、视角变化大的问题,提出了一种基于特征融合的行人重识别方法。首先利用Retinex变换对图像进行预处理;然后将CN特征与原有的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;最后采用不同的距离学习方法在4个数据集上进行行人重识别。实验结果表明,融合后的特征对行人图像具有更好的表述能力,实现了重识别精度的较大提升,验证了方法的有效性。     

基于Codebook的视频火焰识别算法

为了提高视频火焰识别的准确度,提出了一种基于Codebook的火焰识别方法,创新地在YUV空间使用Codebook背景模型检测火焰区域,定期更新背景,综合火焰的动静态多特征进行火焰识别.首先,提取视频中的每一帧图像,利用原始图像中R、G、B三个分量间存在的线性关系作为颜色模型,初步提取火焰颜色区域; 然后,为了利用YUV颜色空间的有利特性,将颜色空间从RGB转化到YUV, 使用Codebook背景模型进行背景学习、背景差分,提取出具有火焰颜色的动态前景; 最后,利用火焰面积变化率、区域重叠率、质心位移这3个特征来训练反向传播(BP)神经网络,通过训练好的神经网络判断视频图像是否存在火焰.选取相机位置以及方向固定的视频进行实验,所提算法在复杂的视频场景中的识别准确度达到96%以上.实验结果表明,所提算法有效提高识别的准确度,同时降低多种干扰物场景的误判率.     

基于姿态引导对齐网络的局部行人再识别

将局部行人再识别中的局部图像与整体图像直接进行比较会产生严重的空间错位,从而导致无法检测到正确目标。针对相同尺寸的行人局部图像与全局图像不匹配问题,提出姿态引导对齐网络(PGAN)模型,将姿态作为辅助信息引入到姿态引导的空间变换模块中,从局部图像与整体图像中提取仿射变换后的行人图像并将其与标准姿态进行对齐,再利用卷积神经网络学习相关特征实现局部行人再识别。实验结果表明,在Partial-REID数据集上PGAN模型取得65%的Rank-1准确率,相比直接使用深度卷积神经网络提取全局特征进行匹配的基准模型提高了3.7%,从而证明其具有良好的局部图像对齐能力及行人再识别效果。     

基于多尺度多粒度融合的行人重识别方法

行人重识别是指利用计算机视觉技术在给定监控的图像中识别目标行人,受拍摄场景视角和姿势变化、遮挡等因素的影响,现有基于局部特征的行人重识别方法所提取的特征辨别力差,从而导致重识别精度较低。为有效地利用特征信息,提出一种多尺度多粒度融合的行人重识别方法MMF-Net。通过多个分支结构学习不同尺度和不同粒度的特征,并利用局部特征学习优化全局特征,以加强全局特征和局部特征的关联性。同时,在网络的低层引入语义监督模块以提取低层特征,并将其作为行人图像相似性度量的补充,实现低层特征和高层特征的优势互补。基于改进的池化层,通过结合最大池化和平均池化的特点获取具有强辨别力的特征。实验结果表明,MMF-Net方法在Market-1501数据集上的首位命中率和mAP分别为95.7%和89.1%,相比FPR、MGN、BDB等方法,其具有较优的鲁棒性。     

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。     

基于低通滤波模型的行人再识别算法

针对行人再识别的图像中由于遮挡和背景干扰而存在大量无用特征的问题,提出一种基于低通滤波模型的行人再识别方法。首先,将行人图像进行分块;然后,计算各种小块在各图像中的相似个数,其中相似个数较多的小块为高频噪声特征、相似个数较少的小块为有益特征;最后,不同于常见图像处理中的滤除突变特征、留下平滑特征的低通滤波器,所提方法利用通信系统中的低通滤波器实现抑制高频噪声特征、增益有益特征的目标。实验结果表明,所提方法在ETHZ数据集上的识别率比经典的对称性局部特征累加（SDALF）方法提升了近20%;同时,该方法在VIPeR和I-LIDS数据集上也取得了相似的效果。     

基于低通滤波模型的行人再识别算法

针对行人再识别的图像中由于遮挡和背景干扰而存在大量无用特征的问题，提出一种基于低通滤波模型的行人再识别方法。首先，将行人图像进行分块；然后，计算各种小块在各图像中的相似个数，其中相似个数较多的小块为高频噪声特征、相似个数较少的小块为有益特征；最后，不同于常见图像处理中的滤除突变特征、留下平滑特征的低通滤波器，所提方法利用通信系统中的低通滤波器实现抑制高频噪声特征、增益有益特征的目标。实验结果表明，所提方法在ETHZ数据集上的识别率比经典的对称性局部特征累加（SDALF）方法提升了近20%；同时，该方法在VIPeR和I-LIDS数据集上也取得了相似的效果。     

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。     

结合注意力和纹理特征增强的行人再识别

针对现有行人再识别算法在处理图像分辨率低、光照差异、姿态和视角多样等情况时,准确率低的问题,提出了基于空间注意力和纹理特征增强的多任务行人再识别算法.算法设计的空间注意力模块更注重与行人属性相关的潜在图像区域,融入属性识别网络,实现属性特征的挖掘;提出的行人再识别网络的纹理特征增强模块通过融合不同空间级别所对应的全局和...     

基于UV贴图优化人体特征的行人重识别

现有行人重识别研究大多关注人体在二维平面的特征表示,而在现实社会中,人体以一种对称的三维结构存在,三维人体结构相较二维平面像素含有更多的体型、姿态等特征,仅研究二维平面上的行人特征限制了计算机对人体特征的理解。利用人体是一种三维对称的刚体结构这一先验事实,提出一种基于UV贴图优化人体特征的行人重识别方法。对图像底库进行数据预处理,通过数据增广方法生成更多的训练数据,对预处理后的图片进行特征提取,将特征矩阵解耦为姿态、色彩、形状以及视角参数,利用参数信息调整预定义的人体模型以得到重构后的三维人体模型。将重构后的三维人体模型转化为UV贴图,即将人体特征从三维空间映射到二维平面,同时对UV贴图进行优化从而丰富人体特征。使用UV贴图训练三维行人重识别网络模型,利用后处理的方法对输出结果做进一步优化,以得到最终的行人重识别结果。在Market-1501数据集上的实验结果表明,该方法的rank-1准确率和mAP分别达到94.76%和82.53%,相较OG-Net模型分别提升13.82%和22.56%。     

基于通道信息对齐的素描行人重识别

素描行人重识别任务要求在彩色图像库中寻找与给定素描图像相同身份的行人.由于行人的素描图像与彩色图像之间的姿态、视角等信息不同,两个模态在相同的空间位置往往具有不同的语义信息,导致所提取的特征不具备鲁棒性.以往的研究着重于行人不随着模态信息变化的特征提取,而忽略了不同模态间语义不对齐的问题,进而导致最终编码的特征受到摄像机视角、人体姿态或者遮挡等干扰,不利于图像的匹配.对此,提出基于通道信息对齐的素描行人重识别模型.其中:语义信息一致性学习模块引导网络在特征的相同通道上形成固定编码的语义信息,降低语义信息不对齐所带来的影响;差异性特征注意力模块辅助网络编码具有差异性的身份相关信息,并设计空间差异正则化项以防止网络仅关注局部特征.两个模块互相配合,强化网络对语义信息的感知和对齐.所提出的方法在具挑战性数据集Sketch Re-ID、QMUL-ShoeV2上的rank-1和mAP分别达到60.0%和59.3%、33.5%和46.1%,从而验证了所提出方法的有效性.     

多特征融合的人体目标再识别

在非重叠的多摄像机监控系统中,人体目标再识别是需要解决的主要问题之一。针对当前人体目标再识别使用目标的外观统计特征或者通过训练获取目标特征时存在的问题,提出一种无需训练,对视角、光照变化和姿态变化具有较强鲁棒性的基于多特征的人体目标再识别算法。首先根据空间直方图建立目标整体外观表现模型对目标进行粗识别,之后将人体目标分为3部分,忽略头部信息,分别提取躯干和腿部的主色区域的局部颜色和形状特征,并通过EMD(earth movers distance)距离进行目标精识别。实验结果表明,本文算法具有较高的识别率,且不受遮挡和背景粘连的影响。