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中国图象图形学报 2019年第4期24卷 513-522页

作者：蒋建国杨宁齐美彬陈翠群合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 工业安全与应急技术安徽省重点实验室合肥230009

目的由于摄像机视角和成像质量的差异,造成行人姿态变化、图像分辨率变化和光照变化等问题的出现,从而导致同一行人在不同监控视频中的外观区别很大,给行人再识别带来很大挑战。为提高行人再识别的识别率,针对行人姿态变化问题,提出一... 详细信息

目的由于摄像机视角和成像质量的差异,造成行人姿态变化、图像分辨率变化和光照变化等问题的出现,从而导致同一行人在不同监控视频中的外观区别很大,给行人再识别带来很大挑战。为提高行人再识别的识别率,针对行人姿态变化问题,提出一种区域块分割和融合的行人再识别算法。方法首先根据人体结构分布,将行人图像划分为3个局部区域。然后根据各区域在识别过程中的作用不同,将GOG(Gaussian of Gaussian)特征、LOMO(local maximal occurrence)特征和KCCA(Kernel canonical correlation analysis)特征的不同组合作为各区域特征。接着通过距离测度算法学习对应区域之间的相似度,并通过干扰块剔除算法消除图像中出现的无效干扰块,融合有效区域块的相似度。最后将行人图像对的全局相似度和各局部区域相似度进行融合,实现行人再识别。结果在4个基准数据集VIPeR、GRID、PRID450S和CUHK01上进行了大量实验,其中Rank1(排名第1的搜索结果即为待查询人的比例)分别为62. 85%、30. 56%、71. 82%和79. 03%,Rank5分别为86. 17%、51. 20%、91. 16%和93. 60%,识别率均有显著提高,具有实际应用价值。结论提出的区域块分割和融合方法,能够去除图像中的无用信息和干扰信息,同时保留行人的有效信息并高效利用。该方法在一定程度上能够解决行人姿态变化带来的外观差异问题,大幅度地提升识别率。

关键词：行人再识别人体结构信息区域块分割干扰块剔除区域块融合

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