针对大角度下视角差异的行人重识别方法研究

行人重识别(Re-ID)也称为行人再识别,旨在给定一个目标行人,确定该行人是否出现在不同的摄像机下,或者是在不同的时间出现在相同的摄像机下。通常由于不同摄像机拍摄到的行人视角不同,在视角差异过大的情况下会对行人重识别准确率造成严重影响。因此,针对目标行人相对摄像机的视角不同而带来的识别率下降问题,提出一种基于外观-步态特征融合的行人重识别算法,使用视角信息对RGB图像与步态能量图(GEI)进行重要性权重估计后再加权融合,以此来克服视角不同而带来的影响。具体来讲,首先利用Res Net-50提取图像序列中每张图像的特征,采用时间池化的方式将其聚合为外观特征。其次使用另一个Res Net-50对GEI图像提取步态特征。然后对行人进行视角估计之后,映射函数将估计的角度映射为两种特征的重要性权重。最后基于自编码器结构将两种特征在重要性权重的指导下进行加权融合,生成对视角鲁棒的融合特征。在CASIA-B数据集上的实验结果表明,对于具有大角度视角差异的行人Re-ID,所提出方法在m AP和Rank-1评估指标上都表现出了显著的改进。在大角度差异情况下进行测试,准确率最高提升了2.7%。