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基于姿势引导生成对抗网络的行人再识别系统设计与实现

基于姿势引导生成对抗网络的行人再识别系统设计与实现

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作者：杨超南京邮电大学

学位级别：硕士

行人再识别是计算机视觉领域中既具有挑战性又极富研究价值的课题,需要在多个摄像机系统中匹配具有相同身份的行人图像。近年来,人脸验证技术的愈发成熟,在构建“智慧城市”、“平安城市”等方面取得了很大的成功。然而在现实的视频监... 详细信息

行人再识别是计算机视觉领域中既具有挑战性又极富研究价值的课题,需要在多个摄像机系统中匹配具有相同身份的行人图像。近年来,人脸验证技术的愈发成熟,在构建“智慧城市”、“平安城市”等方面取得了很大的成功。然而在现实的视频监控系统中,跨摄像头并不能保证在复杂多变的情景下拍摄到肉眼可辨的人脸图像。因此,利用全身信息对行人进行定位与识别就显得尤为重要。一般通过卷积神经网络提取行人的整体特征,实现对行人的跨摄像头跟踪。于是,计算机视觉领域开始“行人再识别”技术的研究工作。行人再识别可以简单地理解为图像检索问题,即给定某人的一张图片,从多个摄像机拍摄的图片中找出该人的一张或多张图像。当视频监控系统识别同一个目标时,视角、光照强度、姿态多变性以及部分遮挡等问题都会为跨摄像头的行人再识别带来巨大的困难。为了减轻姿势变化对行人再识别的影响,本文提出一种基于姿势引导生成对抗网络（Pose-Guided Generative Adversarial Network,PG-GAN）的算法,该算法用于学习身份敏感且姿势不敏感的特征。本文的行人再识别算法由Siamese卷积神经网络（Siamese Convolutional Neural Network,S-CNN）和生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GANs）组成。Siamese卷积神经网络是一个对称的结构,Dense Net-121作为其每个分支的基础网络。生成对抗网络含有多个姿势判别器和身份判别器,并且融入了姿势损失函数,要求相同身份行人的生成图像的姿势是一致的。通过姿势引导生成对抗网络来学习身份敏感且姿势不敏感的行人特征,从而提高了PG-GAN对新图像的泛化能力。在测试期间为了提高检索的精度,本文还使用基于k互近邻方法,对侯选库中需要检索的图片进行重排序。本文方法在三个公共数据集上均达到了很高的识别水准,同时在实际视频监控系统中也发挥良好,充分体现了本文所提出算法的先进性。

关键词：行人再识别姿势引导生成对抗网络 Siamese卷积神经网络重排序

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训练方式和环境因素对家鸡认知行为的影响

训练方式和环境因素对家鸡认知行为的影响

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作者：黄雯琳南京农业大学

学位级别：硕士

动物行为学是研究动物与周围环境发生互动反应的一门学科。随着动物行为学发展,越来越多的研究者开始关注动物的主观行为,动物认知由此衍生。具有认知能力的动物可以感受到快乐与痛苦。现代集约化饲养中,饲养环境贫瘠造成了许多家养动... 详细信息

动物行为学是研究动物与周围环境发生互动反应的一门学科。随着动物行为学发展,越来越多的研究者开始关注动物的主观行为,动物认知由此衍生。具有认知能力的动物可以感受到快乐与痛苦。现代集约化饲养中,饲养环境贫瘠造成了许多家养动物的行为规癖,导致了学习无力化的出现。通过姿势引导的物体选择任务可以有效评估家养动物的认知能力,成为动物福利评价体系一个重要指标。本文旨在通过比较不同训练方式下3日龄、15日龄以及成年家鸡的物体选择任务情况,探究训练和环境富集程度对家鸡认知能力的影响,并依此讨论不同年龄段家鸡的认知能力表达,为今后提高家鸡福利提供借鉴。本试验共分为三部分:1训练和环境富集对雏鸡认知能力的影响本试验分为四个阶段:环境适应及训练(0-1日龄)、第一次测试(2-3日龄)、分环境笼养(4-15日龄)和第二次测试(16-18日龄)。第一次测试结束后,将雏鸡分别放入富集和非富集环境中笼养直至第二次测试开始。试验共有雏鸡156只,包括人工组81只(其中训练组41只和对照组40只)和视频组75只(其中训练组40只和对照组35只)。在训练阶段,人工训练组是指试验者展示喜食饲料并随机倒入其中一个碗内,让鸡只30s内自由寻找隐藏饲料,鸡只探索过程中试验者无任何动作。视频训练组是指给雏鸡观看人工组引导成功的视频。测试阶段,试验者会用5种姿势,即持续性手指指向(P),眼神凝视(G),持续性手指指向+眼神凝视(P+G),身体的空间位置(BL),无姿势(N)引导雏鸡寻找有饲料的料槽,记录30 s内鸡只的行为反应及选择结果。第一次测试结束后分别将每组中训练和对照两个处理的雏鸡随机分配到富集和非富集两个环境中饲养,产生4个处理组:训练+富集环境(T+E),训练+非富集环境(T+NE),非训练+富集环境(NT+E),非训练+非富集环境(NT+NE)。雏鸡饲养至15日龄开始进行第二次测试。结果表明:雏鸡3日龄时,无论人工组还是视频组,姿势P+G引导的物体选择任务成功次数均最多,姿势P次之,且两种姿势均高于其余三种姿势G、B、N(P姿势(P引导姿势所表现的选择成功次数均多于人工组,且选择成功所需时间均显著小于人工组(P姿势P+G引导的选择成功次数最多,显著高于其他姿势(P姿势(P姿势引导训练在鸡只任务选择试验中均起到积极作用,且鸡只对指向和眼神结合姿势(P+G)以及指向姿势(P)的识别较好,同时鸡只对前期训练存在一定程度的记忆。2训练对成年鸡认知能力的影响选用30只成年鸡,随机分成3组,分别为训练组(T组)、观察组(O组)、互动组(Ⅰ组),每组10只。训练阶段:T组用喜食饲料吸引试验鸡只注意,要求鸡只在30 s内找到隐藏饲料;O组鸡只则观看T组训练成功视频;Ⅰ组鸡只则是在T组训练过程中在一旁观看。试验阶段给予P、G、P+G、BL、P+G+BO、N这六种姿势,通过物体选择任务研究不同训练方式对家鸡认知的影响。结果表明:所有鸡只对姿势P+G的识别度最高,其中T组鸡只对该姿势的识别率高达80%以上,对其他引导姿势的识别率均高于50%;其余两组相同引导姿势对鸡只任务选择的影响无显著差异。综上所述,成年鸡只对眼神与手势结合姿势(P+G)的反应最为敏感,在其引导下任务选择成功率最高,其次是持续性指向姿势(P),说明鸡只对手部有关的姿势反应灵敏。同时,训练能够显著提高家鸡的认知能力。3模拟捕食风险对鸡只食物选择和行为分配的影响选取8只日龄相近的成年洛岛红鸡,雌雄各4只,保证同性别个体体重无明显差异,提供颜色、颗粒大小相近的糙米和燕麦两种饲料,利用狗吠声模拟捕食风险记录试验鸡只的食物选择偏好和行为表现。结果表明:捕食风险可以明显降低鸡只对偏好食物糙米的采食,采食时间和频次均显著降低(P<0.05)。同时,捕食风险影响鸡只的行为时间分配,尤其是移动、警戒、休息等行为,主要表现为休息行为显著增加,而移动等活动行为显著减少。捕食风险导致两性个体的修饰行为均极显著下降(P<0.01),雄性个体的休息行为极显著增加,而雌性个体的移动、采食行为显著下降(P<0.05),警戒行为极显著性增加(P<0.01)。综上所述,模拟捕食风险对两性鸡只行为均产生影响,但对鸡只的食物偏好并无明显影响,仅影响对偏好食物的选择量。

关键词：训练方式环境因素姿势引导家鸡认知能力捕食风险

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