基于属性擦除与多分支网络的行人重识别

行人重识别易受到物体不同程度遮挡的影响.针对物体遮挡以及网络特征提取能力不强的问题,提出一种基于属性擦除与多分支网络的行人重识别的方法.该方法利用行人的包属性标签随机擦除进行数据增广.网络结构由ResNet-50基础网络与全局、局部卷积两个分支结构组成.全局卷积分支提供全局特征,局部卷积分支提供丰富的细粒度信息,通过两个分支的特征级联提升网络的特征提取能力.在Market-1501、DuckMTMC-reID数据集上,证明论文方法具有较好的效果.     

结合注意机制和局部擦除的行人重识别方法

针对行人重识别中行人姿态变化和遮挡问题,提出了一种结合注意机制和局部擦除的行人重识别方法.首先,构建由ResNet50为全局分支和注意擦除为局部分支组成的双分支网络.全局分支用来提取全局特征表示,在训练过程中可以监督注意擦除分支的训练.注意擦除局部分支由注意模块和擦除模块组成,该分支将输入特征映射的同一区域随机地分批擦...     

基于关系挖掘的跨模态行人重识别

基于文本的行人重识别模型通常依赖于全局特征对齐和局部特征对齐,但模态间和模态内的相关信息常被忽略。提出了一种基于关系挖掘的跨模态行人重识别方法,该方法包括双流主干网络、负相似度挖掘模块、关系编码器。首先,通过双流主干网络实现了全局和局部特征对齐;其次,通过负相似度挖掘模块提升了图像-文本对特征辨别的细粒度;最后,通过关系编码器模块分别学习图像和文本中隐含的关系信息,实现关系级别的特征对齐。在CUHK-PEDES数据集和ICFG-PEDES数据集上的实验结果证明,文中方法能够达到较高的识别精度。     

基于Transformer改进的两分支行人重识别算法

针对基于卷积神经网络的行人重识别算法全局信息建模不足的问题，分析了卷积操作的局限性，提出一种基于Transformer改进的全局-局部两分支行人重识别算法.首先利用相对位置编码改进多头自注意力机制，并将其嵌入到Resnet50骨干网络中.之后在全局分支中对图像进行空间几何划分并利用Transformer的全局感受野增强抽象特征的提取能力；在局部分支中对Layer＿3输出进行降维监督，利用多尺度池化获得更丰富的局部特征.实验结果表明，该算法在公开数据集Market-1501和DukeMTMC-reID上的mAP/Rank-1分别达到了93.45%/95.61%和88.79%/90.35%,相对于单纯基于卷积神经网络的算法，本文算法达到更高的精度.     

基于多层次深度学习网络的行人重识别

提出了多层级特征融合模型,该模型利用深度学习网络提取行人图像的全局特征和局部特征,并将全局和局部特征联合起来,以生成更具辨识度的描述符.在模型中,基于部分的多层级网络用于提取不同网络深度的局部特征,从而将网络底层到高层中提取的局部特征组合起来.全局—局部网络分支则提取网络深层的局部特征和全局特征,用于识别行人.该模型在三个数据集上进行了实验并得到了更好的结果.     

基于图卷积的跨模态行人重识别方法

近年来,红外-可见光的行人重识别在视频监控、网络刑侦等领域应用广泛,这项任务的目的是实现RGB摄像机和红外摄像机下出现的同一行人的匹配。由于行人图像在RGB模态和红外模态下存在较大差异,因而使得该项任务具有一定的挑战性。文中提出一种基于图卷积的跨模态行人重识别方法,同时提出一种新颖的异心三元组损失函数,用于更好表征行人特征。该方法首先对水平切割方法进行改进,在此基数上以局部特征和全局特征为节点构建图卷积神经网络,并利用构建的图卷积神经网络学习图像结构化特征;然后,引入了一种全新的异心三元组损失函数,并结合Softmax损失函数进一步提高模型性能。两个公开数据集上进行的对比实验、消融实验以及可视化实验结果验证了文中所提方法的卓越性能。     

基于多任务学习的行人重识别特征表示方法

作为一种跨摄像头的检索任务,行人重识别会受到不同相机视角造成的图像样式变化的影响。近年来,许多算法通过神经网络直接从原始输入图片中学习相应特征,虽然这些特征能够很好地描述全局行人,但忽略了许多局部细节信息,在复杂的场景下容易出现误识别。针对此问题,研究了一种基于多任务学习的新的特征表示方法,采用成对输入的孪生网络结构,将局部最大出现特征(local maximal occurrence,LOMO)和深层特征一起送入网络并映射到单一的特征空间中进行训练,形成一种新的网络模型TDFN(traditional and deep features fusion network)。利用神经网络自我学习特性,联合多个任务的损失函数更新网络,使得深层特征学习到更多与手工局部特征互补的细节信息。实验表明,新特征的平均精度mAP和Rank-1精度都优于直接从孪生网络提取的全局描述子。     

局部Fisher向量编码与交叉视角二次判别分析的人头重识别

目前行人重识别主要是基于完整人体的研究,但是某些特定场景下,完整行人图片难以获取,因此本文建立一个基于人头的重识别数据库,并提出了相关算法.算法采用局部Fisher向量编码和交叉视角二次判别分析算法,首先基于HSV颜色信息去描述特征,使用高斯混合模型对特征数据建模,然后Fisher向量加权聚合,最后对样本的低维特征子空间和度量矩阵同时进行学习.实验及分析证明了基于人头的重识别算法的可行性,其中基于Rank1的重识别率达到89.29%.     

面向行人重识别分集特征挖掘的多分支深度神经网络构造进展

随着深度学习的兴起,近年来行人重识别性能提高的关键是如何构建具有分集特征挖掘的深度神经网络以获得行人图像的紧凑表达,而多分支深度神经网络是实现分集特征挖掘的主要途径.文中分析了近年来用于行人重识别多分支深度神经网络的几种主流构建方法,包括局部分割分集、注意力分集、特征遮挡分集、异构支路分集等,并在3个行人重识别数据集M...     

融合多尺度注意力和双向LSTM的行人重识别

将深度学习应用于行人重识别领域,嵌入多尺度注意力融合模块至神经网络中进行多尺度特征提取和表示,可有效提升注意力机制对深度学习网络的识别性能。提出了一种基于SE block的多尺度通道注意力融合模块,并结合ResNet50卷积神经网络提取特征;然后通过双向LSTM网络进一步提取特征序列上下文信息,在提高模型对图像重要特征的提取能力的同时,降低对图像冗余特征的关注度;最后使用级联难采样三元组损失函数和交叉熵损失函数共同训练网络模型,使样本能够在高维特征空间中实现聚类,进一步提升模型识别准确性。所提出算法在Market1501数据集和CUHK03数据集分别进行实验,并在同等条件下和其他注意力模块算法进行比较。为进一步验证各模块作用,对算法进行消融实验,以验证各模块的有效性,实验结果表明,所提出方法可有效应用于行人重识别     

基于字典学习和Fisher判别稀疏表示的行人重识别方法

针对目前的字典学习方法对不同摄像机视角行人特征的联系考虑不足的问题,提出了一种新的基于字典学习和Fisher判别稀疏表示的行人重识别方法.该方法考虑不同场景中同一行人的特征应该具有相似的稀疏表示,提出行人重识别离散度函数的概念,加入约束稀疏表示的正则化项,最大化不同行人稀疏表示的类间离散度,同时最小化同一行人稀疏表示的类内离散度,通过学习到的字典得到具较强区分识别能力的稀疏表示.在公开数据集VIPeR、PRID 450s和CAVIAR4REID上的实验表明,文中方法的识别率高于目前基于字典学习的行人重识别方法.     

基于特征金字塔模型的高分辨率遥感图像船舶目标检测

以舰船为研究对象,研究高分辨遥感图像的多尺度多目标检测中的关键技术,主要解决多尺度多目标识别和细粒度分类准确率低等问题.在目标定位方面,利用特征金字塔深度网络定位多目标区域,创建一个在所有尺度上均具有语义信息的特征金字塔,有效解决多尺度多目标数据定位准确率低这一关键问题;在目标识别方面,利用共享CNN网络重建输入图像、优化多任务损失函数提取细粒度分类目标结构特征,提高细分目标识别准确率.与GoogLeNet、Faster R-CNN和Yolo三种目标检测算法对比实验表明,利用特征金字塔和重建输入图像可有效检测多目标多尺度的细粒度船舶对象,漏检率为1.5%,细粒度分类识别平均准确率为92.67%.     

基于姿态估计和Transformer模型的遮挡行人重识别

行人重识别是利用人工智能解决边防检查、人员追踪等公共安全应用问题的技术,具有从跨设备采集的图像中识别某一特定行人的能力。但是在人员追踪等问题中,往往会出现行人刻意遮挡、复杂场景环境遮挡等因素,大大提高了行人重识别的难度。针对行人重识别遮挡问题,基于ResNet50网络,结合姿态估计（Pose estimation）和转换器（Transformer）模型,提出了一种改进的行人重识别网络PT-Net,以提高遮挡条件下的行人重识别能力。该方法首先利用现有的姿态估计方法对输入图像进行关键点检测,并将关键点信息与行人特征图像结合起来生成一个基于姿态的行人特征表示;然后利用Transformer模型对基于姿态的行人特征表示编码,用来实现特征对齐和特征融合。论文基于国际公开的数据集Occluded-Duke开展实验验证,结果表明,PT-Net方法相对于基线模型,其均值精度mAP和相似度排序Rank-1指标分别提高了1.3和1.5个百分点,验证了该方法的有效性和优越性。     

基于CNN-Transformer双流网络的伪脸检测

生成对抗网络(generative adversarial networks, GANs)技术正逐步成为合成图像的主流方法,合成的人脸图像对社会稳定和国家安全具有潜在的风险隐患,因此识别GAN生成的人脸已成为一个重要问题。为解决卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)在训练过程中无法获取图像全局表示的问题,提出了一种CNN-Transformer双流网络检测框架,在最大限度提取局部特征的同时,进一步保留图像的全局信息。首先,在CNN分支流中引入空间注意力和通道注意力,关注图像关键信息并提取局部特征;其次,利用Transformer分支流提取图像的全局信息;最后,中间利用桥接双分支的MixBlock交互模块分别将两者提取的局部特征和全局信息融合在一起。实验结果表明：与现有两种方法相比,本文所提方法在公共伪脸数据集上的分类检测精度分别提升了5.42%和1.95%,并且在后处理的图像上表现出一定的鲁棒性。     

基于图卷积和全局对齐策略的图分类网络

受限于图数据拓扑结构的不规则性,以及图结点的无序性和规模多变性,现有图分类网络往往对结点嵌入向量采取简单聚合或排序等方式来构建图级别的表示向量,这会导致特征过度压缩以及特征平移等问题.针对这些问题,提出基于全局对齐策略的图卷积网络,通过构建子图特征近似分布将图表示特征向量做全局对齐,在避免过度压缩和特征平移、有效提高下游分类网络对于特征信息挖掘效率的同时,又利用子图特征的分布信息,进一步学习图数据之间内在的结构相似性,从而提升整体网络对于图分类任务的推理能力.在多个图分类数据集上的实验结果表明,采用全局对齐的图卷积网络相较于其他网络模型有2％～6％左右分类精度的稳定提升,消融实验和超参数敏感性分析实验也进一步证实了全局对齐策略的有效性和鲁棒性.     

基于异质信息对齐和重排序的跨模态行人重识别方法

可见光图像和红外图像成像原理不同,面向可见光和红外光的跨模态行人重识别面临较大的跨模态差异,行人异质信息对齐和挖掘异常困难。为此,提出基于异质信息对齐和重排序的跨模态行人重识别方法。在异质信息对齐方面,提出一种新的异质局部信息对齐算法,通过求取行人异质局部信息距离矩阵的最短路径,实现同一行人异质局部信息的动态匹配,解决行人异质信息对齐问题;在重排序方面,提出拓展k近邻重排序算法,通过动态地拓展查询图像k近邻异质信息,实现同一行人异质信息的融合,解决行人异质信息挖掘困难问题。实验结果表明,在SYSU数据集全场景查询模式上,所提方法与AGW模型结合k近邻重排序算法相比,在评价指标mAP和Rank-1上分别提升了10.12%和8.6%。     

基于多分支CNN和多尺度特征融合的非受控人脸年龄估计

现有的人脸年龄估计不能很好地兼顾全局-局部细节的特征表达,因而非受控人脸年龄估计的精度存在一定的提升空间。为解决此问题,提出了一种基于多分支卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和多尺度特征融合的非受控人脸年龄估计方法。该方法根据人脸关键点对人脸图片剪裁得到包含人脸的全局图像和分别包含眼睛、鼻子、嘴巴的局部图像;使用多分支CNN网络提取对应的深层全局特征和局部特征,使用多尺度特征融合网络探索局部特征间的相关性信息从而进行局部特征选择;将融合的局部特征与全局特征拼接得到兼顾全局-局部细节的年龄特征;使用softmax损失函数优化模型进行人脸年龄估计。根据MORPH Album2、FG-NET、LAP2016人脸年龄数据集上的实验结果表明,提出的方法是有效的。     

全局视野多层次特征增强的人脸伪造检测方法

针对现有的深度伪造检测方法的偏重于局部伪造纹理信息以及对于未知伪造类型人脸泛化性检测精度低的问题，提出了一种基于全局视野的多层次检测网络，利用多头注意力机制聚合空域中Query的像素级别强度以及梯度信息生成Key和Value,使得网络在空域中构建长距离依赖关系便于获取全局伪造信息，并结合多层次特征增强策略对检测网络不同层次之间的提取伪造特征进行增强，用于提升网络的空间感知局部伪造信息能力。实验结果表明在数据集内和跨伪造类型数据集上均有较高的ACC和AUC测试得分，消融研究验证了模型各个子模块的有效性。     

基于双编码器的会话型推荐模型

针对现有会话型推荐模型难以准确捕获物品间全局依赖的问题,提出了一种基于双编码器的会话型推荐模型(SR-BE)。该双编码器由基于自注意力网络的全局编码器和基于图神经网络的局部编码器组成,无论被浏览物品之间的时间间隔长还是短,全局编码器都能够利用注意力机制自适应地捕获被浏览物品之间的全局依赖,并将其编码为全局隐向量。为弥补自注意力网络没有结构信息而难以捕获邻近物品间局部依赖的不足,在局部编码器中,首先将会话序列构建成会话图,然后通过图神经网络在会话图上捕获邻近物品间的局部依赖,并将其编码为局部隐向量。最后将从双编码器得到的全局隐向量和局部隐向量线性组合为会话表示,再通过预测层解码会话表示得到每个候选物品被点击的概率。实验结果表明:将基于自注意力网络的全局编码器与基于图神经网络的局部编码器结合在一起,比单一地使用全局编码器或局部编码器在命中率上分别提高了3.11%和6.55%。通过与同类模型客观定量比较,SR-BE模型在两个公开数据集上取得了突出的效果,表明该模型有效、可行。     

基于注意力机制的细粒度图像分类

针对细粒度图像分类中数据分布具有小型、非均匀和不易察觉类间差异的特征,提出一种基于注意力机制的细粒度图像分类模型.首先通过引入双路通道注意力与残差网络融合对图像进行初步特征提取,然后应用多头自注意力机制,达到提取深度特征数据之间细粒度关系的目的,再结合交叉熵损失和中心损失设计损失函数度量模型的训练.实验结果表明,该模型在两个标准数据集102 Category Flower和CUB200-2011上的测试准确率分别达94.42%和89.43%,与其他主流分类模型相比分类效果更好.