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。     

多方向分区网络结构的行人再识别

将全局特征与局部特征相结合是提高行人再识别(re-identification)任务识别能力的重要解决方案.以往主要借助姿态估计等外部信息来定位有相应语义的区域,从而挖掘局部信息,这种方法大多是非端到端的,训练过程复杂且缺乏鲁棒性.针对该问题,文中提出了一种能有效挖掘局部信息并且能结合全局信息与局部信息进行端到端特征学...     

基于深度学习的行人再识别技术研究综述

行人再识别（Re-id）作为智能视频监控技术之一，其目的是在不同的摄像机视图中检索出指定身份的行人，因此该项技术对维护社会治安稳定具有重大研究意义。针对传统的手工特征方法难以应对行人Re-id任务中复杂的摄像机环境的问题，大量基于深度学习的行人Re-id方法被提出，极大地推动了行人Re-id技术的发展。为了深入了解基于深度学习的行人Re-id技术，整理和分析了大量相关文献，首先从图像、视频、跨模态这3个方面展开综述性介绍，将图像行人Re-id技术分为有监督和无监督两大类并分别进行概括；然后列举了部分相关数据集，并对近年来在图像和视频数据集上的一些算法进行性能的比较与分析；最后总结了行人Re-id技术的发展难点，并深入讨论了该技术未来可能的研究方向。     

基于深度学习的行人再识别技术研究综述

行人再识别（Re-id）作为智能视频监控技术之一,其目的是在不同的摄像机视图中检索出指定身份的行人,因此该项技术对维护社会治安稳定具有重大研究意义。针对传统的手工特征方法难以应对行人Re-id任务中复杂的摄像机环境的问题,大量基于深度学习的行人Re-id方法被提出,极大地推动了行人Re-id技术的发展。为了深入了解基于深度学习的行人Re-id技术,整理和分析了大量相关文献,首先从图像、视频、跨模态这3个方面展开综述性介绍,将图像行人Re-id技术分为有监督和无监督两大类并分别进行概括;然后列举了部分相关数据集,并对近年来在图像和视频数据集上的一些算法进行性能的比较与分析;最后总结了行人Re-id技术的发展难点,并深入讨论了该技术未来可能的研究方向。     

行人再识别技术综述

行人再识别指的是判断不同摄像头下出现的行人是否属于同一行人, 可以看作是图像检索的子问题, 可以广泛应用于智能视频监控、安保、刑侦等领域.由于行人图像的分辨率变化大、拍摄角度不统一、光照条件差、环境变化大、行人姿态不断变化等原因, 使得行人再识别成为目前计算机视觉领域一个既具有研究价值又极具挑战性的研究热点和难点问题.早期的行人再识别方法大多基于人工设计特征, 在小规模数据集上开展研究.近年来, 大规模行人再识别数据集不断推出, 以及深度学习技术的迅猛发展, 为行人再识别技术的发展带来了新的契机.本文对行人再识别的发展历史、研究现状以及典型方法进行梳理和总结.首先阐述了行人再识别的基本研究框架, 然后分别针对行人再识别的两个关键技术(特征表达和相似性度量), 进行了归纳总结, 重点介绍了目前发展迅猛的深度学习技术在行人再识别中的应用.另外, 本文对行人再识别中代表性的数据集以及在各个数据集上可以取得优异性能的方法进行了分析和比较.最后对行人再识别技术的未来发展趋势进行了展望.     

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.     

基于深度学习和度量学习的行人再识别算法

摄像机拍摄同一个行人受到光照、行为姿态等因素的影响,导致其外观出现明显的差别,为行人再识别研究带来一定的挑战.依托深度及度量学习提出行人再识别方法.基于深度学习对图像进行去雾处理,通过局部最大特征及距离度量学习完成特征提取以及距离计算.根据实验发现,所使用的行人再识别算法非常有效,具有较高的识别率和匹配率.     

跨模态异构行人再识别的研究进展

同构行人再识别技术研究基于可见光图像的行人检索问题,但无法完全应对复杂多变真实场景,大量研究工作开始探索基于可见光图像与其它异构数据之间的行人检索问题,即跨模态异构行人再识别.该研究相比同构行人再识别,更具挑战性.文中首先简述跨模态异构行人再识别的概念及与一般行人再识别的区别,再针对文本与图像、图像与视频、跨分辨率图像、红外图像与可见光图像、深度图与可见光图像、素描与可见光图像这6类场景,归纳整理和分析跨模态异构行人再识别的代表性工作、常用数据集及一些算法的性能表现.最后,总结目前整体研究进展,展望未来发展趋势.     

开放式行人再识别研究进展综述

开放式行人再识别是在一个未知的空间环境中,候选行人库中并不一定包含有待检索的行人,被视为图像检索的子问题,是比封闭式行人再识别更具挑战和更为实用的应用研究.本文首先总结了开放式行人再识别的发展历程,与封闭式行人再识别的异同,开放式行人再识别建模过程和数据集的比较分析;然后重点总结了开放式行人再识别技术的研究方法,它们分...     

行人重识别中度量学习方法研究进展

行人重识别是计算机视觉领域极具挑战的研究课题.近年来,伴随大规模行人数据集推出和深度学习发展,针对行人特征提取与描述、距离度量学习两大关键技术的研究取得众多成果.已有综述文献主要对特征提取与描述方法开展了归纳总结,尚缺乏对度量学习方法的全面分析.同时,鉴于度量学习在提升重识别性能中的关键作用,有必要对行人重识别中度量学...     

多特征融合与独立测度学习的行人再识别

目的 由于行人图像受到光照、视角、遮挡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,对行人再识别造成干扰。为了提高行人再识别的准确性,针对以上问题,提出一种基于多特征融合与独立测度学习的行人再识别算法。方法 首先通过图像增强算法对原始图像进行处理,减少因光照变化产生的影响,然后对处理后的图像进行非均匀分割,同时提取行人图像的HSV、RGS、LAB和YCbCr 4种颜色特征和SILTP（scale invariant local ternary pattern）纹理特征,在基于独立距离测度学习方法下,融合行人的多种特征,学习得到行人图像对的相似度度量函数,最后将行人图像对的相似度进行加权匹配,实现行人再识别。结果 在VIPeR、iLIDS和CUHK01这3个数据集上进行实验,其中Rank1（排名第1的搜索结果即为待查询人的比率）分别达到42.7%、43.6%和43.7%,Rank5（排名前5的搜索结果中包含待查询人的比率）均超过70%,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独立测度学习的行人再识别算法,能够有效表达行人图像信息,且对环境变化具有较强的鲁棒性,有效提高了识别率。     

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。     

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。     

联合增强局部最大发生特征和k-KISSME 度量学习的行人再识别

摘要：行人再识别是一种在监控视频中自动搜索行人的重要技术,该技术包含特征表示 和度量学习2 部分。有效的特征表示应对光线和视角变化具有鲁棒性,具有判别性的度量学习 能够提高行人图像的匹配精度。但是,现有的特征大多都是基于局部特征表示或者全局特征表 示,没有很好的集成行人外观的精细细节和整体外观信息且度量学习通常是在线性特征空间进 行,不能高效地利用特征空间中的非线性结构。针对该问题,设计了一种增强局部最大发生的 有效特征表示(eLOMO)方法,可以实现行人图像精细细节和整体外观信息的融合,满足人类视 觉识别机制;并提出一种被核化的KISSME 度量学习(k-KISSME)方法,其计算简单、高效,只 需要对2 个逆协方差矩阵进行估计。此外,为了处理光线和视角变化,应用了Retinex 变换和 尺度不变纹理描述符。实验表明该方法具有丰富和完整的行人特征表示能力,与现有主流方法 相比提高了行人再识别的识别率。     

基于深度多视图特征距离学习的行人重识别

传统手工特征很大程度上依赖于行人的外观特征，而深度卷积特征作为高维特征，直接用来匹配图像会消耗大量的时间和内存，并且来自较高层的特征很容易受到行人姿势背景杂波影响。针对这些问题，提出一种基于深度多视图特征距离学习的方法。首先，提出一种新的整合和改善深度区域的卷积特征，利用滑框技术对卷积特征进行处理，得到低维的深度区域聚合特征并使其维数等于卷积层通道数；其次，通过交叉视图二次判别分析方法，从深度区域聚合特征和手工特征两个角度出发，提出一种多视图特征距离学习算法；最后，利用加权融合策略来完成传统特征和卷积特征之间的协作。在Market-1501和VIPeR数据集上的实验结果显示，所提融合模型的Rank1值在两个数据集上分别达到80.17%和75.32%；在CUHK03数据集新分类规则下，所提方法的Rank1值达到33.5%。实验结果表明，通过距离加权融合之后的行人重识别的精度明显高于单独的特征距离度量取得的精度，验证了所提的深度区域特征和算法模型的有效性。     

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。     

基于单标注样本的多损失学习与联合度量视频行人重识别

为解决行人重识别标注成本巨大的问题,提出了基于单标注样本的多损失学习与联合度量视频行人重识别方法.针对标签样本数量少,得到的模型不够鲁棒的问题,提出了多损失学习(MLL)策略:在每次训练过程中,针对不同的数据,采用不同的损失函数进行优化,提高模型的判别力.其次,在标签估计时,提出了一个联合距离度量(JDM),该度量将样...     

基于多支路特征融合的行人重识别研究

针对目前行人重识别不能充分利用有效特征信息进行识别的问题,提出了一种基于多支路特征融合的行人重识别模型.首先将3个不同的卷积块分别接出1条支路;然后对每条支路上的特征采用注意力机制、批特征擦除等方法处理;最后将各支路特征进行融合,获得了高细粒度表征能力的特征.训练时,各支路相互监督.在Market1501、DukeMT...     

基于样本正态性重采样的改进KISSME行人再识别算法

跨场景行人再识别方法的关键在于特征识别和度量模型的建立,而这两方面的问题都受到图像样本分布的局限,进而使得模型参数的估计出现过拟合现象。针对以上跨场景的行人再识别问题,提出了一种基于半监督的改进KISSME算法。该算法在KISSME学习算法的基础上,根据样本数据的正态分布特性进行重采样,并通过构建循环优化的学习方式弱化模型的拟合强度,增强度量模型的泛化能力,以此建立泛化后的度量模型。再通过联合KISSME度量,构建改进的半监督度量模型。最后,利用行人再识别通用公开数据集VIPeR对改进算法的有效性进行验证,并与SLDDL、RDC、ITML、PCCA、QARR-RSVM和KISSME等算法精度相比较,实验结果表明基于半监督的改进KISSME算法在不同排名下都有明显的优势,尤其在rank-1识别精度上,相较于现有的KISSME算法提升了3.14%,充分验证了该算法的有效性。     

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。