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.     

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。     

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。     

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.     

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...     

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。     

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。     

基于注意力机制与多尺度特征融合的行人重识别方法

针对行人重识别中因遮挡、姿态变化使模型特征无法充分表达行人信息的问题,提出了基于注意力机制与多尺度特征融合的行人重识别方法.首先使用改进的骨干网络R-ResNet50提取图像特征;其次,抽取网络不同尺度的特征层嵌入注意力机制DANet,使模型更关注于重点信息;最后,对提取出的关键特征进行多尺度特征融合,实现特征间的优势...     

基于多分支神经网络的深基坑变形多点预测

文章为研究基坑变形预测方法,根据基坑信息化施工对变形预测的需求,在分析当前常用预测方法的基础上,提出了基于多分支神经网络的深基坑支护变形多点预测方法,建立了深基坑锚杆复合土钉支护结构变形预测模型;采用Matlab7编写了预测程序,运用多步滚动预测方法,实现了对多个测点变形的实时预测;最后通过工程实例验证了模型的正确性和有效性.     

Fusion prediction based on the attribute clustering network and the radial basis function

A fusion prediction method is introduced on the basis of attribute clustering network and radial basis functions. An algorithm of quasi-self organization for developing the model for the fusion prediction is introduced. Some simulation results for chaotic time series are presented to show the performance of the method.     

一种基于属性依赖的属性约简算法

针对现有属性约简算法存在的问题,利用信息论和粗糙集理论,提出了基于属性依赖的属性约简算法,该算法不用求核.首先利用单个条件属性与决策属性的依赖度来选择条件属性,取与决策属性依赖度大的属性,计算完毕后,将得到的条件属性两两之间进行依赖度计算,删除冗余属性,最后得到条件属性的约简.理论分析及实验结果表明该算法具有较好的约简效果及更高的运行效率.     

基于网络属性的网格信息服务调度策略的设计与实现

引入IP地址这一网络属性,设计并通过模拟器实现了一种性能更优的网格信息服务调度策略,从而减少主干网络的流量并为用户提供高效服务.     

基于Bayesian多分支岩石可钻性值估计

针对智能优化控制过程中岩石可钻性参数估计存在非实时性和模型泛化能力差的问题,采用两层结构建立基于Bayesian多分支岩石可钻性估计模型。通过Bayesian分类器实现岩性分类以提高可钻性模型样本数据的相关性,细化可钻性估计模型;采用改进双链量子遗传算法优化的BPNN结构,根据不同的岩石类型建立相应的岩石可钻性IDCQGA_BPNN估计模型。结果表明,该方法通过算法优化网络模型增强了模型的泛化能力,加快了参数的估计速度和估计精度,能够满足智能优化控制过程中岩石可钻性参数估计的实时性需求。     

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。     

基于局部特征融合的目标再识别方法

提出一种基于局部特征融合的目标再识别方法.通过视觉传感网采集视频图像,针对场景内的目标,首先结合颜色和形体特征,对目标进行区域分割,进一步设计特征描述子,对关键区域的颜色和形体信息进行提取,基于此判断目标间的相似度,实现目标再识别.实验表明了所提方法的有效性.