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.     

人机协作的行人重识别

物联网技术的迅猛发展使得各种智能传感设备被大量部署,其中监控设备的覆盖范围逐年扩大.如何有效对兴趣目标或犯罪嫌疑人的重识别是非常重要的一个研究方向.由于目前的行人重识别技术,大多是对视频中的行人进行手工提取,制作成对的数据.而在真实环境中,手工裁剪数据对是不大现实的.本文提出了人机协作的行人重识别算法,首先对视频中的行人进行检测提取,然后和目标行人进行比对,在识别的过程中融入人的认知判别,对没有识别到的目标行人进行标注.和一些先进的行人重识别方法做了对比,本文的方法提高了识别的准确度和可靠性.     

视频行人重识别研究进展

视频行人重识别是指在不同摄像头拍摄的视频中检索特定行人的技术.与图像行人重识别相比,视频行人重识别赋含信息更多,包含了帧与帧之间的时间信息、运动信息等,这有利于提高行人检索的准确率,因此视频行人重识别引起了国内外学者的广泛关注.本文探讨了视频行人重识别的处理过程,详细介绍了其中特征提取和距离度量的方法,并对各种特征提取方法的特点及应用进行了总结,给出了一些视频行人重识别实验数据集和评价标准,提出了视频行人重识别研究领域面临的挑战及相应的解决方案,最后对视频行人重识别技术未来的研究问题做了展望.     

基于邻域相似度的行人重识别重排序算法

在行人重识别模型中引入邻域数据关系,提出了一种基于图像邻域相似度的重排序方法。首先扩充图像的邻域数据,然后计算图像对不同邻域数据的相似度权重,利用该权重得到代表邻域相似度的分布距离,再用分布距离与原始距离计算得出最终距离作为重排序评判标准。使用CCL,Transreid, Torchreid等行人重识别模型在Market-1501,DukeMTMC-reID数据集上进行实验,结果表明本文方法对基准模型的精度提升均超过该领域的主流算法,证实了本文方法的有效性和泛化性。该重排序方法不需要任何人工交互和额外数据,适用于大规模数据集,可以有效应用于图像检索、目标跟踪等需要考虑相似度关系的任务中。     

基于VGG-NET的行人重识别

首先采用卷积神经网络中的ALEX-NET和VGG-NET网络在Market-1501数据集上对行人特征进行提取,然后将提取出的行人特征进行相似性度量,通过计算行人准确率mAP值来实现最优匹配。实验证明,VGGNET模型较ALEX-NET模型的特征提取效果好,行人重识别的准确率高。     

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%。     

行人再识别技术研究综述

行人再识别是当前计算机视觉的研究难点和热点问题。根据行人再识别技术最新研究动态,对其研究现状进行了系统梳理,重点分析了特征学习和分类器算法两个最为核心的问题。首先将行人再识别的研究方法进行分类,其次整理了相关的研究资源,然后将特征学习分类为局部特征、块特征和全局特征,分类器算法分类为基于图像的建模方法、基于视频的建模方法、End-to-End的研究方法和深度学习模型,最后总结了行人再识别技术存在的主要问题,并对行人再识别检测技术的研究趋势进行展望。     

基于AlphaPose的行人重识别姿态评价方法

行人重识别旨在不同时间、不同摄像头拍摄范围中检索特定目标行人,在实际应用场景中,可能会存在行人被严重遮挡的图像,不仅不利于行人检测,还会消耗大量的时间.行人姿态检测可以通过定位行人关键点位置判断行人是否存在遮挡,因此,本研究提出在重识别检测之前,对行人姿态进行分析,提出一种基于AlphaPose的重识别行人姿态评价方法.首先,利用AlphaPose进行姿态检测,得到行人各个关键点的置信度;然后,利用各个关键点的置信度得到各个行人的姿态评分;最后,根据姿态评分结果筛选出多个测试集进行验证分析.利用torchreid框架在数据集DukeMTMC-reID及Market1501进行实验,实验结果表明,与初始测试集相比,筛选后的测试集检测效率明显提高,且mAP和rank-n值也有所提高.     

基于学习体型表征的行人再识别

行人再识别是计算机视觉领域的一项重要任务,但大多数现有模型很大程度上依赖于颜色外观。针对目前很少研究解决目标人物衣服不一致的行人再识别问题,提出一种新的表征学习模型。该模型通过对抗性学习和特征分离来产生不受服装颜色或图案影响的体型特征表示。同时,由于缺乏包含同一个人服装变化的行人再识别数据集,创建了一个合成数据集来模拟服装变化。4个数据集(两个基准行人再识别数据集,一个跨模态行人再识别数据集,合成数据集)的定量和定性结果证实了该方法对几种最先进的方法的鲁棒性和优越性。     

多层次细粒度特征三分支网络行人重识别方法

针对行人重识别中信息丢失导致判别性信息缺失的问题,提出了一种多层次细粒度特征三分支网络行人重识别方法.首先,在ResNet50网络上构建中层全局特征分支、多层次全局特征分支和局部特征分支,全局分支提供更加全面的特征表示,局部特征分支提供细粒度的特征表示;其次,在三分支网络上改进了损失函数,使用权重向量和特征向量归一化以...     

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.     

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。     

基于多粒度生成对齐网络的行人重识别

针对行人重识别(re-ID)中背景簇、遮挡、视点变化和姿态变化等因素的负面影响,提出了一种新的算法,称为多粒度融合生成对齐网络(MLFGAN)．首先,提出身份(Identity, ID)不变的姿态标准化生成对抗网络(IIPN)来生成8种标准姿态的行人图像;然后,通过全局对齐网络实现图像对齐,利用局部对齐网络进行精细化行人匹配,用多粒度特征融合来整合不同粒度的信息,防止小尺度鉴别性信息丢失．MLFGAN能够有效地提取有区分性和鲁棒性的行人嵌入表示,其有效性在Market1501和DukeMTMC-reID等广泛使用的数据集上得到了清楚的验证．     

基于深度学习的纹理图像语义识别

传统的纹理图像识别方法主要对底层的视觉特征进行检测,从而导致对高层语义特征的识别能力不足.为了解决上述问题,提出一种基于深度学习的纹理图像语义特征识别方法.该方法首先把在ImageNet数据集上预先训练的模型作为骨干网络构建模型,然后对输入的纹理图像进行数据增强和预处理,并输入模型进行训练和验证,最后利用训练获得的最佳...     

基于双重模态距离约束的红外-可见光行人重识别

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,这项任务的目的是匹配RGB摄像机和红外摄像机拍摄的同一行人。由于行人图像在RGB模态和红外模态下存在较大的差异,使得该任务具有一定的挑战性。文中提出一种混合交叉的双路径特征学习网络,同时提出一种新颖的整体约束和部分三元组-中心损失函数,用于更好表征行人的局部特征。该网络模型首先提取不同模态下的行人特征,然后将提取的特征水平切割为p个部件后映射到公共空间,最后通过模态特定身份损失、交叉熵损失以及提出的损失函数共同协作,提升整体性能。提出的损失函数首先利用整体约束,用于缩小不同模态的差异;然后,通过融合三元组损失和中心损失,用以扩大同一模态内不同类别间的差异,从而实现同一类别样本更接近其中心,同时远离其它类别中心。实验表明,该方法在SYSU-MM01和RegDB两个公共数据集上的性能优于其他方法。     

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。     

基于图卷积神经网络的跨域行人再识别

针对由源域训练的行人再识别模型通常在目标域的泛化能力不强的问题,提出基于图卷积神经网络的跨域行人再识别方法,将源域数据学习到的整合邻居样本信息的能力迁移至目标域数据.首先,为经过特征提取后的源域数据建立亲属子图,并将源域数据特征和亲属子图作为所设计的图卷积神经网络模块的输入,以基于源域的监督信息训练图卷积神经网络模块;然后,对经过特征提取后的目标域数据建立亲属子图,将训练过的图卷积神经网络模块应用于目标域数据,为目标域数据赋伪标签;最后,联合源域数据和目标域数据训练得到一个泛化能力强的行人再识别模型.分别在两个大规模公开数据集Market-1501和DukeMTMC-reID上对所提出方法进行实验验证,结果表明所提出的方法与所选择的基准模型相比使得Market-1501的rank-1准确率和平均准确率均值(mAP)分别提高了7.4%和9.2%,而DukeMTMC-reID的rank-1准确率和m AP分别提高了14.2%和14.9%.