隨著現(xiàn)代社會(huì)中監(jiān)控設(shè)備的大量部署,對(duì)監(jiān)控畫(huà)面的人工檢視顯得力不從心,智能監(jiān)控領(lǐng)域的研究正受到越來(lái)越多的關(guān)注。行人重識(shí)別則是智能監(jiān)控中的核心一環(huán),主要研究?jī)?nèi)容是從無(wú)重疊視場(chǎng)的監(jiān)控畫(huà)面中查找出指定的行人目標(biāo),用來(lái)刻畫(huà)該目標(biāo)在監(jiān)控點(diǎn)之間的移動(dòng)軌跡。行人重識(shí)別的研究可以被看作是一個(gè)類(lèi)似模式識(shí)別的分類(lèi)問(wèn)題,一般由對(duì)行人的特征提取和對(duì)特征進(jìn)行度量?jī)刹酵瓿�。行人重識(shí)別的很多研究都關(guān)注于對(duì)行人的特征提取方面。由于行人圖像的復(fù)雜性,傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的方法往往難以定義出一個(gè)良好的特征描述子;而近年來(lái)興起的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,雖然已經(jīng)具備了一定的行人重識(shí)別能力,但其往往都是對(duì)圖像的全局像素進(jìn)行無(wú)差別的學(xué)習(xí),無(wú)法區(qū)分圖像的重點(diǎn)區(qū)域�？紤]到行人圖像中常有一半左右的像素屬于背景畫(huà)面,與行人目標(biāo)沒(méi)有直接關(guān)系,影響了特征的質(zhì)量,因此本文希望在引入深度網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上,強(qiáng)化行人目標(biāo)對(duì)特征的影響,弱化噪聲干擾,來(lái)提高行人特征描述子的質(zhì)量,獲得更高性能的模型。本文首先基于表征學(xué)習(xí)的思路提出了一個(gè)特征融合網(wǎng)絡(luò),將行人的局部特征和全局特征融合成一個(gè)統(tǒng)一的特征描述子來(lái)對(duì)行人進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)。該網(wǎng)絡(luò)模型由3部分組成:行人局部特征提取模塊、全局特征提取模塊和特征融合模塊。局部特征提取模塊使用了改進(jìn)的LOMO方法來(lái)描述局部特征,該方法將提取LOMO特征的范圍限定在行人目標(biāo)的主體區(qū)域中,盡可能的排除背景像素對(duì)特征造成的干擾,來(lái)強(qiáng)化前景像素的影響;全局特征提取模塊選用了近年表現(xiàn)較為突出的深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型,獲得行人全局特征向量;特征融合模塊通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)元,將行人的局部和全局特征向量相融合,并完成對(duì)行人圖像的識(shí)別、分類(lèi)工作。最后通過(guò)在主流的行人重識(shí)別數(shù)據(jù)集上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),證明該特征融合網(wǎng)絡(luò)的性能優(yōu)于傳統(tǒng)的特征提取方法和單一的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。隨后本文在度量學(xué)習(xí)方法上對(duì)該特征融合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化,以特征融合網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),提出了一個(gè)融合行人局部特征的三元組度量模型。通過(guò)特征融合網(wǎng)絡(luò)計(jì)算三元組的特征向量,并度量出特征的距離,訓(xùn)練模型完成推開(kāi)負(fù)樣本對(duì)、拉近正樣本對(duì)的工作。為了保證模型的訓(xùn)練效率,模型通過(guò)難樣本取樣的方式從數(shù)據(jù)集中選取樣本構(gòu)成輸入的三元組。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn),該三元組度量模型進(jìn)一步提高了特征融合網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)精度,達(dá)到了優(yōu)化模型的目的,同時(shí)也證明了度量學(xué)習(xí)的方法在規(guī)模較大的數(shù)據(jù)集上,相較表征學(xué)習(xí)能取得更好的準(zhǔn)確性。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：TP391.41;TP183
【部分圖文】：

如圖 1.1，圖中主要依據(jù)的檢測(cè)特征從左到右依次為短褲，手提袋，背包，商標(biāo)，條紋。圖1.1 檢測(cè)條帶中特征的結(jié)果。2014 年中科院 Yang Y[8]等人提出了一種基于顯著顏色名稱的顏色描述子（SalientColorNamesbasedColorDescriptor，SCNCD）方法用于行人重識(shí)別的研究，原理如圖 1.2 所示。SCNCD 是將 RGB 顏色空間中的 16 色色板顏色名稱預(yù)定義為基準(zhǔn)顏色名稱，通過(guò)計(jì)算行人目標(biāo)的圖像顏色（RGB 空間）的概率分布，將行人的顏色映射到基準(zhǔn)名稱中，依據(jù)顏色名稱分布來(lái)描述行人特征。文中通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了 SCNCD能夠比較好的應(yīng)對(duì)光照變化、背景干擾和較小部分的行人遮擋。

西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文4圖1.2 基于顯著顏色名稱的顏色描述子原理示意圖2015 年 LiaoS [9]提出一種局部最大事件（Local Maximal Occurrence，LOMO)作為對(duì)行人圖像特征的描述，在人工提取的特征描述子中性能較為優(yōu)異。以上一些學(xué)者主要從圖像特征上著手，取得了相當(dāng)?shù)难芯砍晒�，并為后�?lái)的研究者提供了大量的思路。而隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)的興起，越來(lái)越多的研究人員發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11]工具可以很好的應(yīng)用在包括行人重識(shí)別在內(nèi)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中多種方向，使得行人重識(shí)別研究成果進(jìn)入了一個(gè)新的高潮。深度學(xué)習(xí)下的行人重識(shí)別工作主要分為表征學(xué)習(xí)和度量學(xué)習(xí)兩個(gè)方向[10]。2016 年，Ahmed E 等人[12]提出了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如圖 1.3

圖1.3 EjazAhmed 等人提出的模型結(jié)構(gòu)圖[12]用孿生網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，輸入為一對(duì)行人圖像，各自通過(guò)一個(gè)共Tied Convolution），并提取一定的特征信息；在較高層Differences）計(jì)算出前面卷積層和池化層得到的兩個(gè)行人
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本文編號(hào)：2859632