在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,行人重識(shí)別是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù),因?yàn)槠渖婕暗叫腥送庥^、行人姿態(tài)、背景光線以及相機(jī)視域等方面的變化。因此,如何提取具有可分辨性的特征進(jìn)行行人匹配是當(dāng)前行人重識(shí)別需要重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。同時(shí)隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)為行人重識(shí)別問(wèn)題的解決提供了很好的技術(shù)基礎(chǔ),通過(guò)網(wǎng)絡(luò)模型自動(dòng)提取的行人特征可以有效地提高行人重識(shí)別的效率和準(zhǔn)確率。本文基于深度學(xué)習(xí)方法對(duì)行人重識(shí)別進(jìn)行了模型及算法的研究,針對(duì)兩個(gè)不同的關(guān)注點(diǎn)提出了兩個(gè)模型,具體內(nèi)容如下:針對(duì)傳統(tǒng)的行人重識(shí)別方法直接提取全局特征,難以獲得較好的行人區(qū)分度的問(wèn)題,本文提出一種基于注意力機(jī)制的多任務(wù)優(yōu)化學(xué)習(xí)算法模型。該模型由一個(gè)含有注意力機(jī)制的孿生網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成,通過(guò)一個(gè)新的多任務(wù)損失函數(shù)進(jìn)行參數(shù)調(diào)整。注意力機(jī)制通過(guò)強(qiáng)調(diào)有用的通道特征抑制作用較小的特征來(lái)提高網(wǎng)絡(luò)的辨別能力;多任務(wù)損失函數(shù)的目的是在特征空間中縮小同一個(gè)體的距離,同時(shí)增大不同個(gè)體之間的距離。通過(guò)在Market1501和CUHK03數(shù)據(jù)集上與其他傳統(tǒng)和深度學(xué)習(xí)算法的比較,進(jìn)一步證明了本模型在行人重識(shí)別任務(wù)上的有效性。針對(duì)全局特征無(wú)法反映行人部位的細(xì)節(jié),難以有效提高行人重識(shí)別準(zhǔn)確率的情況,提出了一種多特征融合的行人表達(dá)方法。該方法不依賴(lài)于額外的骨架關(guān)鍵點(diǎn)或者姿態(tài)估計(jì)模型,通過(guò)一個(gè)特征劃分模型生成全局特征和部位特征,并保持不同圖片行人部位的內(nèi)容一致性;同時(shí)構(gòu)建一個(gè)自適應(yīng)評(píng)分網(wǎng)絡(luò)對(duì)部位特征的重要性進(jìn)行評(píng)估,將全局特征和部位特征進(jìn)行融合作為最終的行人特征。該方法在Market1501,CUHK03和DukeMTMC-reID三個(gè)廣泛使用的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果證明該方法優(yōu)于現(xiàn)有的大多數(shù)行人重識(shí)別算法。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(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】：

交通大學(xué)碩士專(zhuān)業(yè)學(xué)位論文?國(guó)內(nèi)外研宄２國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀??隨著視頻監(jiān)控、智能安全等領(lǐng)域的發(fā)展，行人重識(shí)別任務(wù)在計(jì)算機(jī)視受關(guān)注。行人重識(shí)別的目的是從圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中找出所有與給定圖像屬行人個(gè)體的圖像，而圖像庫(kù)中的圖像由應(yīng)用在不同位置的攝像頭所獲攝像頭不存在重疊視域，如圖２－１中攝像頭ａ和攝像頭ｂ所示。行人重為一個(gè)檢索問(wèn)題，將給定圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有圖像逐一對(duì)比，進(jìn)行后返回一個(gè)候選集，其中在候選集中排名越靠前表示與給定圖像的相

來(lái)越受關(guān)注。行人重識(shí)別的目的是從圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中找出所有與給定圖像屬于同一??關(guān)注行人個(gè)體的圖像，而圖像庫(kù)中的圖像由應(yīng)用在不同位置的攝像頭所獲取，而??這些攝像頭不存在重疊視域，如圖２－１中攝像頭ａ和攝像頭ｂ所示。行人重識(shí)別可??以視為一個(gè)檢索問(wèn)題，將給定圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有圖像逐一對(duì)比，進(jìn)行相似度??排名后返回一個(gè)候選集，其中在候選集中排名越靠前表示與給定圖像的相似度越??大。???Ｌ?Ｊ???）Ｃａｍｅｒａ?ｂ?（?ＪｊＣａｍｅｆａａ?｜??圖２－１攝像頭位置分布??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｃａｍｅｒａ?Ｐｏｓｉｔｉｏｎ?Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ??行人重識(shí)別選取一張圖像作為查詢(xún)圖像（ｑｕｅｒｙ），所有待匹配的＃張圖像組??成候選圖像數(shù)據(jù)庫(kù)（ｇａｌｌｅｒｙ），提取到的特征表示為｛ｇ，丨ｆ＝，。給定一張查詢(xún)圖像…??其所屬的行人個(gè)體號(hào)可通過(guò)公式（２－１）獲得：??ｒ＝ａｒｇｍａｘ，．６ｌ２?Ｎｓｉｍ（ｑ，ｇｉ）?（２－１）??其中，／＿是查詢(xún)圖像＾所屬的行人個(gè)體號(hào)，ｄＷ（，）是相似度度量函數(shù)??如圖２－２所示，是行人重識(shí)別的檢索結(jié)果，每行代表一個(gè)行人的查找結(jié)果，左??側(cè)為待查的行人圖像（ｑｕｅｒｙ）

Ｉ?＿＿＿??Ｉ?ｉｉｉｉｉ??■?顯國(guó)國(guó)■關(guān)??圖２－２行人檢索結(jié)果??Ｆｉｇｕｒｅ?２－２?Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ?Ｓｅａｒｃｈ?Ｒｅｓｕｌｔｓ??７??
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本文編號(hào)：2889843