發(fā)布時(shí)間：2017-08-05 22:19

  本文關(guān)鍵詞：基于小群體關(guān)聯(lián)的行人重識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究

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【摘要】：近些年來(lái),視頻監(jiān)控系統(tǒng)大量普及,智能視頻監(jiān)控在城市安全中的需求正急速增加。在此背景下,利用計(jì)算機(jī)對(duì)監(jiān)控視頻中的行人進(jìn)行重識(shí)別的需求應(yīng)運(yùn)而生。行人重識(shí)別過(guò)程,是指對(duì)于已經(jīng)在監(jiān)控視頻中出現(xiàn)過(guò)的感興趣人物目標(biāo),當(dāng)其在監(jiān)控中再次出現(xiàn)時(shí)將其重新識(shí)別出來(lái)的過(guò)程。隨著智能監(jiān)控技術(shù)發(fā)展和公共安全應(yīng)用需求的增加,這一問(wèn)題正逐漸發(fā)展為研究的熱點(diǎn)�？紤]到在公共場(chǎng)合中,人們普遍以小群體的方式進(jìn)行運(yùn)動(dòng),本文考慮將小群體作為一個(gè)魯棒的線(xiàn)索用于行人重識(shí)別工作。論文根據(jù)目前有關(guān)行人重識(shí)別領(lǐng)域最新的研究成果,對(duì)行人重識(shí)別過(guò)程中涉及到的關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)深入的研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)在小群體關(guān)聯(lián)信息挖掘方面,本文利用在人群區(qū)域獲得的視頻粒子運(yùn)動(dòng)軌跡獲取小群體運(yùn)動(dòng)速度信息。計(jì)算視頻粒子軌跡間相似度,對(duì)粒子有效軌跡采用譜圖聚類(lèi)方法來(lái)進(jìn)行聚類(lèi)從而在監(jiān)控場(chǎng)景中區(qū)分出不同運(yùn)動(dòng)特性的行人小群體。(2)在行人特征表達(dá)方面,論文考慮利用小群體特征來(lái)作為行人特征表達(dá)的一個(gè)關(guān)聯(lián)特征。針對(duì)小群體在不同攝像頭下存在空間位置變化、遮擋等情況,本文設(shè)計(jì)基于矩形環(huán)的小群體特征來(lái)有效表征小群體圖像,并設(shè)計(jì)小群體相似度計(jì)算方法來(lái)提高小群體匹配的準(zhǔn)確率。(3)在特征距離度量方面,針對(duì)傳統(tǒng)的距離函數(shù)未考慮樣本特性而判別力弱的問(wèn)題,在距離學(xué)習(xí)的方法基礎(chǔ)上,提出基于相關(guān)距離比較的距離學(xué)習(xí)重識(shí)別模型。利用同一行人和不同行人圖像樣本對(duì)的相關(guān)距離訓(xùn)練優(yōu)化一個(gè)距離函數(shù),盡可能最小化類(lèi)內(nèi)特征的距離和最大化類(lèi)間特征的距離,并設(shè)計(jì)迭代優(yōu)化算法和多模型訓(xùn)練方法來(lái)使得行人重識(shí)別模型對(duì)不同監(jiān)控環(huán)境更具適應(yīng)性。(4)在重識(shí)別策略方面,根據(jù)小群體關(guān)聯(lián)信息和訓(xùn)練得到的重識(shí)別模型,論文結(jié)合監(jiān)控場(chǎng)景的實(shí)際應(yīng)用,提出三種基于小群體關(guān)聯(lián)的行人重識(shí)別策略。充分利用小群體關(guān)聯(lián)信息,將其應(yīng)用到行人重識(shí)別領(lǐng)域,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的策略能夠有效提高行人重識(shí)別的準(zhǔn)確率。
【關(guān)鍵詞】：重識(shí)別 小群體 矩形環(huán) 相關(guān)距離 關(guān)聯(lián)策略
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)計(jì)量學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TN948.6
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-13
• 1 緒論13-21
• 1.1 研究的背景和意義13-15
• 1.2 行人重識(shí)別面臨的關(guān)鍵技術(shù)與難點(diǎn)15-17
• 1.2.1 關(guān)鍵技術(shù)15-16
• 1.2.2 面臨的難點(diǎn)16-17
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析17-19
• 1.4 論文的主要工作19
• 1.5 論文章節(jié)安排19-21
• 2 小群體關(guān)聯(lián)信息挖掘21-30
• 2.1 本章引論21
• 2.2 基于軌跡譜圖的行人小群體聚類(lèi)方法21-23
• 2.3 基于矩形環(huán)的小群體特征提取23-26
• 2.4 行人小群體相似度計(jì)算26-27
• 2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析27-29
• 2.6 小結(jié)29-30
• 3 基于相關(guān)距離比較的距離學(xué)習(xí)重識(shí)別模型30-44
• 3.1 本章引論30
• 3.2 基于相關(guān)距離比較的距離學(xué)習(xí)函數(shù)30-32
• 3.3 高維特征下的迭代優(yōu)化學(xué)習(xí)算法32-34
• 3.4 高維數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本下的多模型學(xué)習(xí)34-36
• 3.5 實(shí)驗(yàn)與分析36-43
• 3.6 小結(jié)43-44
• 4 基于小群體關(guān)聯(lián)的行人重識(shí)別策略44-55
• 4.1 本章引論44
• 4.2 基于小群體信息預(yù)判的攝像頭篩選策略44-46
• 4.3 基于小群體速度和路徑拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的權(quán)值設(shè)置策略46-48
• 4.4 基于小群體相似度的多重排序策略48-50
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析50-54
• 4.6 小結(jié)54-55
• 5 總結(jié)與展望55-57
• 5.1 研究工作總結(jié)55-56
• 5.2 工作展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 作者簡(jiǎn)介61

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本文編號(hào)：627208