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引入语义部位约束的行人再识别

电子与信息学报 2020年第12期42卷 3037-3044页

作者：陈莹陈巧媛江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室无锡214122

为减轻行人图片中的背景干扰,使网络着重于行人前景并且提高前景中人体部位的利用率,该文提出引入语义部位约束(SPC)的行人再识别网络。在训练阶段,首先将行人图片同时输入主干网络和语义部位分割网络,分别得到行人特征图和部位分割图;... 详细信息

为减轻行人图片中的背景干扰,使网络着重于行人前景并且提高前景中人体部位的利用率,该文提出引入语义部位约束(SPC)的行人再识别网络。在训练阶段,首先将行人图片同时输入主干网络和语义部位分割网络,分别得到行人特征图和部位分割图;然后,将部位分割图与行人特征图融合,得到语义部位特征;接着,对行人特征图进行池化得到全局特征;最后,同时使用身份约束和语义部位约束训练网络。在测试阶段,由于语义部位约束使得全局特征拥有部位信息,因此测试时仅使用主干网络提取行人的全局信息即可。在大规模公开数据集上的实验结果表明,语义部位约束能有效使得网络提高辨别行人身份的能力并且缩减推断网络的计算花费。与现有方法比较,该文网络能更好地抵抗背景干扰,提高行人再识别性能。

关键词：行人再识别人体语义分割语义部位约束

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基于支持样本间接式的行人再识别

电子与信息学报 2017年第12期39卷 2953-2961页

作者：孙锐方蔚黄启恒高隽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

行人再识别就是在无重叠视域多摄像机监控系统中,识别出相同的行人。针对来自于不同摄像头行人图片存在着视角、光照和尺度变化的问题。该文提出了基于支持样本间接式匹配的行人再识别方法。该算法首先通过聚类的方法分别提取不同摄像... 详细信息

行人再识别就是在无重叠视域多摄像机监控系统中,识别出相同的行人。针对来自于不同摄像头行人图片存在着视角、光照和尺度变化的问题。该文提出了基于支持样本间接式匹配的行人再识别方法。该算法首先通过聚类的方法分别提取不同摄像头下的支持样本,当要对来自不同摄像头的行人进行匹配时,在距离测度的基础上利用支持样本分别判别出其所在摄像头下的行人类别,通过类别的对比判断是否为同一行人。该方法避免了不同摄像头下行人图片直接匹配,有效解决不同摄像头带来的视角、光照和尺度问题。实验结果表明该文的算法相比一些经典算法识别率有一定的提高,并且在数据集VIPe R,CAVIAR4Re ID和CUHK01上,Rank1分别达到了43.60%,41.36%,43.82%。

关键词：行人再识别支持样本间接匹配

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基于多尺度特征表示的行人再识别

控制与决策 2021年第12期36卷 3015-3022页

作者：卢健王航英陈旭张凯兵刘薇西安工程大学电子信息学院西安710600 南通师范高等专科学校信息技术学院江苏南通226010

应用于复杂场景下的行人再识别方法,常采用结合全局特征和局部特征的行人表示策略来提升模型的判别能力.但是,提取局部特征往往需要针对特定的语义区域设计专门的模型,增加了算法的复杂性.为解决上述问题,提出一种基于多尺度特征表示的... 详细信息

应用于复杂场景下的行人再识别方法,常采用结合全局特征和局部特征的行人表示策略来提升模型的判别能力.但是,提取局部特征往往需要针对特定的语义区域设计专门的模型,增加了算法的复杂性.为解决上述问题,提出一种基于多尺度特征表示的行人再识别模型.该模型通过对不同细粒度局部特征与全局特征的联合表示,得到多层次具有互补性的判别信息,端对端地完成行人再识别任务.为了在获取高区分度信息的同时保留更多的细节信息,采用最大池化加平均池化的方式对特征进行下采样;此外,通过引入TriHard loss约束全局特征并采用随机擦除方法增强数据来进一步提升模型对复杂场景的适应性.在Market-1501和DukeMTMC-reID数据集上进行对比实验,实验结果表明,rank-1的准确率分别达到94.9%和87.1%,从而验证了所提出方法的有效性.

关键词：行人再识别全局特征局部特征 TriHard loss Market-1501 DukeMTMC-reID

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通道互注意机制下的部位对齐行人再识别

计算机辅助设计与图形学学报 2020年第8期32卷 1258-1266页

作者：陈巧媛陈莹江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室无锡214122

由于视角和行人姿态的变化、遮挡以及非手工行人框的误差等因素,同一行人的不同图像差异较大,给行人再识别课题的研究带来了极大挑战.为提高行人姿态变化下的行人再识别性能,提出通道互注意机制下的部位对齐行人再识别网络.首先,行人图... 详细信息

由于视角和行人姿态的变化、遮挡以及非手工行人框的误差等因素,同一行人的不同图像差异较大,给行人再识别课题的研究带来了极大挑战.为提高行人姿态变化下的行人再识别性能,提出通道互注意机制下的部位对齐行人再识别网络.首先,行人图像通过2个子网络,分别提取行人的外观特征和部位特征;然后设计一个通道互注意模块,通过挖掘行人部位特征通道间的互相关系,优化部位特征在通道维度上的权重;最后,将优化后的行人部位特征和外观特征通过双线性池化进行特征融合.在3个大规模公开数据集上的实验结果表明,通道互注意机制能有效优化部位特征,所设计的部位对齐网络具有抗姿态变化和背景干扰的能力.在Market-1501,DukeMTMC-reID和CUHK03数据集上Rank-1/mAP分别达到93.9%/90.6%,87.6%/83.3%和70.4%/72.8%,优于其他现有方法.

关键词：行人再识别部位对齐通道互注意

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基于图卷积神经网络的跨域行人再识别

华中科技大学学报（自然科学版） 2020年第9期48卷 44-49页

作者：潘少明王玉杰种衍文武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

针对由源域训练的行人再识别模型通常在目标域的泛化能力不强的问题,提出基于图卷积神经网络的跨域行人再识别方法,将源域数据学习到的整合邻居样本信息的能力迁移至目标域数据.首先,为经过特征提取后的源域数据建立亲属子图,并将源域... 详细信息

针对由源域训练的行人再识别模型通常在目标域的泛化能力不强的问题,提出基于图卷积神经网络的跨域行人再识别方法,将源域数据学习到的整合邻居样本信息的能力迁移至目标域数据.首先,为经过特征提取后的源域数据建立亲属子图,并将源域数据特征和亲属子图作为所设计的图卷积神经网络模块的输入,以基于源域的监督信息训练图卷积神经网络模块;然后,对经过特征提取后的目标域数据建立亲属子图,将训练过的图卷积神经网络模块应用于目标域数据,为目标域数据赋伪标签;最后,联合源域数据和目标域数据训练得到一个泛化能力强的行人再识别模型.分别在两个大规模公开数据集Market-1501和DukeMTMC-reID上对所提出方法进行实验验证,结果表明所提出的方法与所选择的基准模型相比使得Market-1501的rank-1准确率和平均准确率均值(mAP)分别提高了7.4%和9.2%,而DukeMTMC-reID的rank-1准确率和m AP分别提高了14.2%和14.9%.

关键词：行人再识别跨域图卷积神经网络亲属图深度学习

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基于行人属性先验分布的行人再识别

自动化学报 2019年第5期45卷 953-964页

作者：吴彦丞陈鸿昶李邵梅高超国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

为了提高基于深度学习和属性学习的行人再识别的识别精度,提出一种联合识别行人属性和行人ID的神经网络模型.相对于已有的同类方法,该模型有三大优点:1)为了提高网络在微调后的判别能力,在网络中增加了一层保证模型迁移能力的全连接层;... 详细信息

为了提高基于深度学习和属性学习的行人再识别的识别精度,提出一种联合识别行人属性和行人ID的神经网络模型.相对于已有的同类方法,该模型有三大优点:1)为了提高网络在微调后的判别能力,在网络中增加了一层保证模型迁移能力的全连接层; 2)基于各属性样本的数量,在损失函数中对各属性的损失进行了归一化处理,避免数据集中属性类之间的数量不均衡对识别效果的影响; 3)利用数据中各属性分布的先验知识,通过数量占比来调整各属性在损失层中的权重,避免数据集中各属性正负样本的数量不均衡对识别的影响.实验结果表明,本文提出的算法具有较高的识别率,其中在Market 1501数据集上,首位匹配率达到了86.90%,在DukeMTMC数据集上,首位匹配率达到了72.83%,在PETA数据集上,首位匹配率达到了75.68%,且对光照变化、行人姿态变化、视角变化和遮挡都具有很好的鲁棒性.

关键词：行人再识别数据先验分布权重调整深度学习卷积神经网络

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基于跨视角判别词典嵌入的行人再识别

计算机研究与发展 2019年第11期56卷 2424-2437页

作者：陆萍董虎胜钟珊龚声蓉苏州经贸学院信息技术学院江苏苏州215009 浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027 常熟理工学院江苏常熟215500

行人再识别是指在具有不重叠视域的摄像机监控网络中根据行人外观进行身份关联的任务.由于在视频监控系统中具有广泛的应用前景,受到了计算机视觉与机器学习领域的广泛关注.当前的行人再识别研究主要关注从行人图像中提取判别性的特征... 详细信息

行人再识别是指在具有不重叠视域的摄像机监控网络中根据行人外观进行身份关联的任务.由于在视频监控系统中具有广泛的应用前景,受到了计算机视觉与机器学习领域的广泛关注.当前的行人再识别研究主要关注从行人图像中提取判别性的特征描述子或学习距离度量.然而不同摄像机视角下行人的外观常常存在很大差异,同一摄像机下还会有行人外观相近的情况,这使得特征描述子或距离度量的表达能力受到了很大的影响.为了增强它们的表达能力并提升行人再识别的准确率,提出了一种基于跨视角判别性词典嵌入的行人再识别算法.在该算法中不仅学习了跨视角的词典还同时联合学习了一个距离度量矩阵,从而将两者的优势结合起来.该算法模型有效地挖掘了不同视角下词典表达的内在联系与距离约束,从而能够使用学习到的表达能力更强的特征在嵌入子空间中进行行人再识别.为了避免不均衡训练样本带来的度量矩阵偏差问题,在度量矩阵的学习中还引入了自适应的权重分配策略.在模型优化上,采用了高效的交替优化方法来求解词典与距离度量等模型参数.在VIPeR,GRID,3DPeS等数据集上的实验结果表明本文算法取得了非常优秀的行人再识别性能.

关键词：行人再识别特征表达词典学习距离度量权重分配

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图像样式风格迁移的行人再识别方法

北京邮电大学学报 2021年第3期44卷 67-72页

作者：王辰魁陈岳林蔡晓东桂林电子科技大学机电工程学院桂林541000 桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541000

现有行人再识别模型的训练集,来源于有限的固定采集设备,样本样式风格缺乏多样性.通过循环生成对抗网络,使不同摄像机捕捉到的图像数据进行样式风格迁移,可以通过较低成本来提升样本风格的多样性.为了提高模型的泛化能力,设计了一种新... 详细信息

现有行人再识别模型的训练集,来源于有限的固定采集设备,样本样式风格缺乏多样性.通过循环生成对抗网络,使不同摄像机捕捉到的图像数据进行样式风格迁移,可以通过较低成本来提升样本风格的多样性.为了提高模型的泛化能力,设计了一种新的正负样本融合训练方法.首先,把样式风格迁移后的样本作为负样本,样式风格迁移前的样本作为正样本,将正负样本同时送入模型训练;进一步,为了防止过拟合,也为了考虑错误标签位置的损失,采用了标签平滑正则化;同时,为了更多地关注困难、易错分的样本,实现对负样本的损失优化,采用了焦点损失函数.实验结果表明,所提方法在Market-1501数据集和DukeMTMC-reID数据集上的识别准确率分别提升了1.51%和2.07%.

关键词：循环生成对抗网络行人再识别标签平滑正则化焦点损失

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基于二次相似度函数学习的行人再识别

计算机学报 2016年第8期39卷 1639-1651页

作者：杜宇宁艾海舟清华大学计算机科学与技术系北京100084

行人再识别是一个有着非常重要现实意义的研究问题,它可以应用于刑事侦查、在公共场所中寻找丢失的小孩、个人相册管理以及电子商务等领域.同时由于光照、视角、人的姿态以及背景的变化,同一个人的表观在不同的监控视频中往往变化很大,... 详细信息

行人再识别是一个有着非常重要现实意义的研究问题,它可以应用于刑事侦查、在公共场所中寻找丢失的小孩、个人相册管理以及电子商务等领域.同时由于光照、视角、人的姿态以及背景的变化,同一个人的表观在不同的监控视频中往往变化很大,解决行人再识别问题也非常有挑战性.在设计行人再识别算法时,给定行人图像的特征,考虑到不同的特征分量具有不同的区分能力,学习合适的相似度度量非常重要.度量学习是一类学习相似度度量的主流算法,这些算法通过学习一个马氏距离相似度函数(Mahalanobis Similarity Function,MSF)来估计一对行人图像的相似度.然而MSF只与特征差分空间有关,忽略了一对图像中每个个体的表观特征,对于同一个人在不同场景中很大的表观变化的捕捉能力有限.为了加强相似度函数与每个个体的表观特征的联系,该文提出通过学习一个二次相似度函数(Quadratic Similarity Function,QSF),来估计一对行人图像的相似度.QSF是MSF的泛化形式,不但描述了一对行人图像的互相关关系,而且关联了一对行人图像的自相关关系,可以更好地捕捉同一个人在不同监控视频中很大的表观变化.为了学习QSF,该文分别从分类和排序的角度出发,设计两种不同的优化目标,提出了两种不同的学习QSF的算法.由行人再识别的公共数据集VIPeR和CUHK的实验表明,这两种不同的算法都可以学习到有效的QSF,识别性能优于已有的行人再识别算法.

关键词：视频监控行人再识别行人分析度量学习二次相似度函数学习机器学习