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。     

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。     

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。     

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。     

基于双向关系相似度函数学习的行人再识别

当前的行人再识别在度量学习上采用马氏距离相似度函数, 该相似度函数只与特征差分空间有关, 忽略了一对行人图像中每个个体的外观特征, 针对上述问题, 提出了通过学习一个双向关系相似度函数(Bidirectional Relationship Similarity Function, BRSF), 来计算一对行人图像的相似度. BRSF不但描述了一对行人图像的互相关关系, 而且关联了一对行人图像的自相关关系. 该文利用KISSME(Keep It Simple and Straightforward Metric)算法的思想进行相似度函数学习, 把一对样本特征的自相关关系和互相关关系用高斯分布来表示, 通过把最终高斯分布的比值转换为BRSF的形式, 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. 在VIPeR, QMUL GRID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, 其中在VIPeR数据集上, Rank1达到了53.21%.     

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。     

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。     

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。     

基于稀疏学习的行人重识别算法

行人重识别问题是计算机视觉的重要研究内容之一,旨在将多个非重叠相机中的目标行人准确加以识别。当将某摄像机中的行人图像视为目标行人在该摄像机视图上的一种表示时,行人重识别可被认为是一种多视图学习问题。在此基础上提出的基于典型相关分析的行人重识别算法仅是一种线性降维算法,很难从复杂的重识别系统（如目标行人图像受低分辨率、光照及行人姿态变化等因素影响）中提取有效的高层语义信息,用于行人重识别。为此,本文提出了一种基于稀疏学习的行人重识别算法（Sparsity learning based person re-identification,SLR）。SLR首先通过稀疏学习获取目标行人在每一相机视图上的高层语义表示,然后将高层特征映射到一个公共的隐空间,使不同视图间的特征距离可比较。SLR算法的优点在于通过学习鲁棒的行人图像特征表示,能够获得更具判别性的公共隐空间,以提高算法的行人重识别性能。在VIPeR、CUHK数据集上的实验结果表明了本文算法的有效性。     

Person re-identification by discriminant analytical least squares metric learning

Person re-identification means retrieving a same person in large amounts of images among disjoint camera views. An effective and robust similarity measure between a person image pair plays an important role in the re-identification tasks. In this work, we propose a new metric learning method based on least squares for person re-identification. Specifically, the similar training images pairs are used to learn a linear transformation matrix by being projected to finite discrete discriminant points using regression model; then, the metric matrix can be deduced by solving least squares problem with a closed form solution. We call it discriminant analytical least squares (DALS) metric. In addition, we develop the incremental learning scheme of DALS, which is particularly valuable in model retraining when given additional samples. Furthermore, DALS could be effectively kernelized to further improve the matching performance. Extensive experiments on the VIPeR, GRID, PRID450S and CUHK01 datasets demonstrate the effectiveness and efficiency of our approaches.     

结合注意力与局部特征融合的行人重识别算法

行人重识别是指从一堆候选图片中找到与目标最相似的行人图片,本质上是一个图像检索的子问题。为了进一步增强网络提取关键特征的能力以及抑制噪声的干扰,通过对基于注意力机制和局部特征的行人重识别算法的研究,提出了结合注意力与局部特征融合的行人重识别算法。该算法将ResNeSt-50作为骨干网络,联合软注意力与非局部注意力机制,采用双流结构分别提取行人细粒度全局特征和细粒度局部特征,通过关注不同特征之间共享的空间域信息以及同一特征不同水平区域的潜在语义相关性,创建了空间感知特征融合模块（spatial-aware feature fusion module）以及跨区域特征融合模块（cross-region feature fusion module）。在Market-1501、DukeMTMC-reID以及CUHK03数据集上的实验结果表明该算法极大程度上提升了网络的检索能力,同时与现有算法进行比较,凸显出优越性能。     

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。     

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。