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.     

视觉和毫米波雷达信息融合行人识别算法

提出了一种在主动防碰撞系统中采用视觉和毫米波雷达数据融合来识别行人的算法.在基于单目视觉获取的图像中提取HOG特征,采用支持向量机的分类方法检测行人,获取行人信息,通过快速容差中频匹配算法快速地检测目标,并获取目标信息,将基于视觉的行人信息传递给毫米波雷达;根据视觉检测的行人信息与毫米波雷达检测的目标信息进行比对,将匹配通过的目标识别为行人;将基于视觉的行人特征信息与毫米波雷达检测的行人特征信息进行融合,得到行人目标的新特征信息.通过采集道路环境的视频和雷达数据对行人正确识别率进行验证.验证结果表明,采用所提出的算法进行行人识别,在获取更加精确的行人特征信息的前提下,正确识别率较高.     

一种基于支持向量机的行人识别方法研究

研究了基于支持向量机的车辆前方行人识别方法.通过提取样本的类Haar特征,采用AdaBoost算法训练得到了分割行人的级联分类器,实现了行人候选区域的快速分割;提取了样本的纹理特征、对称性特征、边界矩特征以及梯度方向特征,组成表征行人的多维特征向量,采用支持向量机训练得到了识别行人的分类器.试验结果验证了所提算法的有效性,获得约75%的行人检测率.     

一种多目标跨摄像头跟踪技术研究与实现

将行人检测算法和行人重识别算法相结合,提出一种多目标跨摄像头跟踪算法,该算法由行人检测、行人重识别和行人数据关联三大模块组成.首先利用基于YOLOv3的行人检测改进算法检测视频中出现的行人,并保存视频号、帧号和行人的全身位置信息;其次,利用基于生成对抗网络和重排序的行人重识别改进算法,为已检测的行人图片赋予一个标签;最...     

基于多度量融合的无监督领域自适应行人重识别算法

行人重识别任务旨在跨相机下检索出特定的行人图像.虽然行人重识别任务得到了快速发展,在检索精度上得到很大的提升,但是依然面临着行人重识别模型在新的数据集上泛化能力有限,以及在无监督领域自适应任务中无法避免的伪标签噪声的问题.针对目前无监督领域自适应任务中由于聚类算法的局限性而导致伪标签出现噪声的问题,提出一种基于多度量融合的无监督领域自适应行人重识别算法.具体而言,多度量融合算法是在目标域上使用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)聚类算法对特征空间的行人特征进行聚类时,通过多个特征相似度度量函数线性加权的方式,计算行人之间的特征相似度,从而在目标域上生成更为准确的伪标签,之后利用该伪标签微调模型.通过在Market1501→DukeMTMC-reID和DukeMTMC-reID→Market1501上大量的实验,证明多度量融合算法有效提升了行人重识别模型在无监督领域自适应任务上的检索精度.     

基于卷积神经网络的人流量统计

在密集场景中,人流量统计往往因无法可靠地检测行人而使得统计精度不高.针对这一问题,在利用卷积神经网络技术基础上,采用基于头部检测的方法进行人流量统计.该方法采用级联的Adaboost检测器对人头目标进行初步筛选,再用迁移学习技术训练卷积神经网络,并用由卷积神经网络和支持向量机构成的人头分类器模型对初步筛选得到的人头目标进行精细识别,提高检测精度率,利用航迹关联对人头目标进行跟踪统计.实验结果表明,该方法能准确快速地定位到单个行人并具有较高的统计精度.     

基于语义感知的行人重识别技术研究

针对由于行人拍摄相机参数、拍摄环境以及角度等的差异,使行人重识别算法的准确率较低的问题,提出了一种基于行人语义感知信息以及深度学习的行人重新识别算法。首先,超分辨率重构行人视图,提升行人视图细节特征,提取行人的整体特征值,并用其识别体型差异较大的行人。其次,感知行人图像的语义信息,根据上述结果提取行人语义信息的特征值,用于识别体型相同或相似的行人。然后将行人视频中的人体宏观特征值以及语义感知的信息特征值融合为综合的特征值。使用生成的特征值计算与不同个体视频特征值的间距,识别海量人物图像。最后,在不同的数据集中验证了算法的性能。实验结果表明,该基于语言感知行人重识别算法的mAP和rand-1值最高。     

基于边缘云计算的分布式行人重识别方法

为了降低计算密集型行人重识别任务的延迟,利用前沿的边缘云计算技术,设计了一种新颖分布式行人重识别(ECCreID)框架的模型.首先,通过结合属性识别和行人重识别来提出一种分布式模块分配方法.然后,考虑边缘云计算网络的动态性,设计一种基于在线学习的算法.最后,通过使用真实数据集进行的仿真,来评估所提出算法的性能.评估结果表明,所提出的框架具有较好的性能.     

基于深度学习的行人重识别研究综述

由于视角、背景、光照条件和相互遮挡等因素的变化,行人重识别是一个具有挑战性的问题.近年来,许多研究者将深度学习的方法引入到行人重识别研究中,并获得了较好的重识别结果.本文介绍了基于深度学习的行人重识别的主要研究方法(局部特征学习、距离度量学习、基于视频序列学习和生成对抗网络),并介绍目前常用的用于深度学习的行人重识别数据集(Duke MTMC-reID、CUHK03和Market1501)及其存在的问题,同时,对行人重识别提出了自己的理解和观点.最后指出了未来可能的研究方向.     

采用HOG特征和机器学习的行人检测方法

针对基于方向梯度直方图(HOG)/线性支持向量机(SVM)算法的行人检测方法中存在检测速度慢的问题,提出一种将HOG特征与Adaboost-BP模型相结合的行人检测方法.利用边缘检测技术快速检测出行人候选区域,提取出多尺度多方向的HOG特征,利用Adaboost算法训练多个反向传播神经网络用于构建强分类器,实现对测试样本图像的检测识别.结果表明:文中方法具有更高的检测率、更低的误报率和漏检率,具有较好的检测效果.