行人的檢測和再識別是計算機視覺的重要研究內容,主要是從視頻或者圖像序列中區(qū)分并定位出“感興趣”區(qū)域,并對“感興趣”區(qū)域的行人再次識別判斷的過程。在不重疊的攝像機視角下,基于計算機視覺和模式識別的行人檢測及再識別受到人們越來越多的關注,主要是由于它有著廣泛的應用領域,尤其是在智能視頻監(jiān)控、交通、刑偵等重要領域。盡管行人檢測和再識別近年來已經取得了很大的進展,但是在實際應用場景中仍存在一些問題。例如公交車、地鐵或者商場等,這些場合下由于受到光照、遮擋、視角、背景混亂以及衣服顏色近似等因素的影響,行人的檢測和再識別仍然是計算機視覺領域中極具挑戰(zhàn)性的課題�；趫D像視頻處理的行人檢測和再識別算法,如何克服光照劇烈變化以及遮擋等外在因素的影響,高效地檢測出公交乘客并且正確地識別出乘客,是本文的主要研究內容,具體工作如下:(1)針對公交乘客的檢測,提出一種基于人頭肩的增強聚合濾波通道特征乘客檢測算法。公交車客流量比較大,且易受光照、遮擋等外在因素影響。本文通過多尺度Retinex預處理,消除光照以及噪聲等對圖片處理造成的影響;訓練學習乘客頭肩的模型,避免遮擋而誤檢;利用聚合濾波通道特征的檢測算法,在多個尺度上提取圖像的通道特征,對底層特征采用濾波器組進行濾波,結合boosted決策樹訓練分類,在公共數(shù)據(jù)集和公交車乘客數(shù)據(jù)集上的實驗,證明了提出算法的有效性;(2)針對公交乘客的再識別,提出一種基于改進的Fisher線性向量編碼描述符和交叉視角二次判別分析度量學習組合的再識別算法。對于檢測出來的乘客,基于圖像像素點的簡單7維特征去描述局部特征,利用高斯混合模型對特征數(shù)據(jù)建模,Fisher線性向量聚合組成通道特征描述符,在HSV顏色空間上求取最終的特征表示描述符;然后將樣本的高維特征,通過低維特征子空間和度量矩陣進行降維學習,實現(xiàn)類內樣本的特征距離小于類間樣本的特征距離。針對公交乘客頭肩數(shù)據(jù)庫,基于改進的Fisher線性向量編碼描述符和交叉視角二次判別分析度量算法的再識別率達到了87.33%。
【學位單位】：天津理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：U491.17;TP391.41
【部分圖文】：

第二章 行人檢測和再識別算法概述行人的檢測和再識別，主要是在視頻序列或者圖像中檢測區(qū)分出行人，標注其具位置，并且從已檢測的行人中再次識別某個特定行人。整體的示例圖如圖 2-1 所示。

圖 2-2 整體框架圖在實際應用場景中，由于采集的視頻圖像受光照、噪聲、視角等多方面因素的影大，因此在行人檢測和再識別過程中，首先需要對圖像預處理，其次由于實驗條件限制，還需要考慮算法性能和時間、空間等的平衡。本章著重介紹了行人檢測和再算法中的特征選擇、分類以及距離度量的相關技術。

- 8 -圖 2-3 圖像的多通道特征濾波通道也是提取目標特征的重要方法，主要是利用圖像的線性變換。圖2-3(c)和(d)就是圖像 I 的 Gabor 高斯濾波變換和 DoG 差分高斯濾波變換。其中每個通道包含了各自方向上的邊緣信息。高斯濾波器主要采用正態(tài)分布的線性變換，建立相應模塊對圖像像素進行處理。高斯差分濾波器則是采用高斯函數(shù)卷積后的差值，增強圖像像素的對比變化，進一步提高了特征表示的魯棒性。梯度幅值和梯度主要采用非線性變換描述圖像的邊緣信息，梯度幅值主要針對邊緣強度，計算各個方向的梯度分量并求取向量的模。描述邊緣信息的算子有多種，比如sobel、roberts 以及 canny[42]等。梯度包含梯度方向和梯度幅值，因此梯度還可以表示圖像的邊緣信息。圖 2-3 的(e)、(f)分別對應圖像 I 的梯度幅值以及邊緣算子。積分直方圖和梯度直方圖也是常用的特征提取方法。積分直方圖特征就是對二值通道圖像分別求積分圖像，計算區(qū)域內各量化等級的出現(xiàn)次數(shù)，組成直方圖。積分圖存放的不再是像素的灰度值
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本文編號：2836161