本文選題：行人重識(shí)別 + 姿態(tài)對(duì)齊�。� 參考：《控制理論與應(yīng)用》2017年06期

【摘要】：行人重識(shí)別是指根據(jù)輸入的某個(gè)行人圖片,在視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中對(duì)該行人目標(biāo)進(jìn)行檢索.行人的姿態(tài)變化和監(jiān)控場(chǎng)景的亮度變化是該任務(wù)的兩個(gè)主要挑戰(zhàn).針對(duì)行人的姿態(tài)變化問(wèn)題,本文首先對(duì)訓(xùn)練集中行人圖片進(jìn)行稠密圖像塊采樣獲得圖像塊集合,然后對(duì)每一個(gè)圖像塊提取其局部表觀空間特征,最后在此特征集上聚類得到通用的行人部件字典.由于該部件字典編碼了行人的部件信息,因此通過(guò)該字典內(nèi)的每一個(gè)碼元可以建立兩幅行人圖像中特定圖像塊之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系.將兩幅行人圖片的圖像塊集合分別向部件字典投影,可以獲得2幅行人圖片姿態(tài)對(duì)齊后的圖像塊序列.針對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景的亮度變化問(wèn)題,本文在姿態(tài)對(duì)齊后的圖像塊上分別提取4種顏色描述子,并將不同顏色描述子下的圖像塊相似性進(jìn)行分?jǐn)?shù)級(jí)組合以獲得更好的亮度不變性.其中不同顏色描述子之間的組合系數(shù)通過(guò)結(jié)構(gòu)化輸出支持向量機(jī)學(xué)習(xí)得到.在常用的視點(diǎn)不變行人重識(shí)別(viewpoint invariant pedestrian recognition,VIPe R)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在存在行人姿態(tài)變化和場(chǎng)景亮度變化干擾時(shí)獲得了較好的行人重識(shí)別效果.
[Abstract]:Pedestrian recognition is to retrieve the pedestrian target in video surveillance network according to the input of a pedestrian image. The change of pedestrian posture and the brightness change of monitoring scene are the two main challenges of this task. In order to solve the problem of pedestrian attitude change, this paper firstly collects the dense image blocks of pedestrian images, and then extracts the local apparent spatial features of each image block. Finally, a general pedestrian component dictionary is obtained by clustering on this feature set. Because the component dictionary encodes the component information of pedestrians, it is possible to establish the corresponding relationship between the specific image blocks in two pedestrian images by each symbol in the dictionary. By projecting the image blocks of two pedestrian images to the component dictionary, the image block sequences of the two pedestrian images can be obtained after the pose alignment of the two pedestrian images is obtained. To monitor the luminance change of the scene, four color descriptors are extracted from the image blocks after pose alignment, and the similarity of the image blocks under different color descriptors is combined in a fractional order to obtain better brightness invariance. The combination coefficients between different color descriptors are obtained by structured output support vector machine learning. The experimental results on the viewpoint invariant pedestrian recognition VIPe R data set show that the proposed method can achieve a better result in the presence of pedestrian posture changes and scene brightness changes.
【作者單位】： 華中科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院圖像信息處理與智能控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1914147