【摘 要】
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行人重识别是计算机视觉中的重要技术,在视频监控、智能视频分析等领域具有广泛的应用前景和研究价值。其中,行人图像来源于不同的监控,对于同一个行人在不同的监控下,由于光
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行人重识别是计算机视觉中的重要技术,在视频监控、智能视频分析等领域具有广泛的应用前景和研究价值。其中,行人图像来源于不同的监控,对于同一个行人在不同的监控下,由于光照的变化,视角的改变,姿态的不同等,会造成较大差别,甚至在不同的摄像头下,不同的行人可能比同一个行人外貌特征更像,这使得行人重识别是一个很具有挑战性的课题。因此,行人重识别的研究重点是寻找能在跨视角下仍然具有稳定的具有判别性的特征以及度量方式。本文一方面从图像本身入手,通过显著性检测算法将行人图像背景冗余剔除,将人物前景提取出来,为提取特征作准备,另一方面通过构建神经网络来提取鲁棒的具有判别性的特征,进而识别。本文具体工作如下:(1)针对行人重识别中不同视角下背景冗余问题,设计了一种基于简单线性迭代分割的显著性检测预处理算法。主要用来在特征提取之前,剔除图像背景冗余区域,从而使得在特征提取时获得较鲁棒的特征,提高识别率。(2)设计了一种基于分块的验证网络模型的行人重识别算法。通过将每对输入行人样本对分成头部,头部和上身,全身三对,分别输入三对孪生网络中,进行训练。这种分块的结构有利于网络对图像局部进行更好的特征提取,再综合三部分识别结果进行综合判断,从而结果更加准确。(3)在前章提出的验证网络模型的基础上,分析验证网络模型和鉴别网络模型对标签的利用,将每个子网络部分改成一个单独的鉴别网络,从而实现对相似性标签和ID标签的充分利用,同时针对在小数据集上识别效果不好的问题,本章利用生成对抗网络可以将数据集风格相互转换的特点,增加原数据集样本数,从而提高识别率。
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