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基于深度学习的行人重识别研究进展 被引量：118
1
作者 罗浩 姜伟 +1 位作者 范星 张思朋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期2032-2049,共18页
行人重识别是计算机视觉领域近年来非常热的一个研究课题,可以被视为图像检索的一个子问题,其目标是给定一个监控行人图像检索跨设备下的该行人图像.传统的方法依赖手工特征,不能适应数据量很大的复杂环境.近年来随着深度学习的发展,大... 行人重识别是计算机视觉领域近年来非常热的一个研究课题,可以被视为图像检索的一个子问题,其目标是给定一个监控行人图像检索跨设备下的该行人图像.传统的方法依赖手工特征,不能适应数据量很大的复杂环境.近年来随着深度学习的发展,大量基于深度学习的行人重识别方法被提出.本文先简单介绍了该问题的定义及传统方法的局限,并列举了一些适用于深度学习方法的行人重识别数据集.此外我们详细地总结了一些比较典型的基于深度学习的行人重识别方法,并比较了部分算法在Market1501数据集上的性能表现.最后我们对该问题未来的研究方向做了一个展望. 展开更多
关键词 行人重识别 深度学习 计算机视觉 卷积神经网络
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行人再识别技术综述 被引量：39
2
作者 李幼蛟 卓力 +2 位作者 张菁 李嘉锋 张辉 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期1554-1568,共15页
行人再识别指的是判断不同摄像头下出现的行人是否属于同一行人,可以看作是图像检索的子问题,可以广泛应用于智能视频监控、安保、刑侦等领域.由于行人图像的分辨率变化大、拍摄角度不统一、光照条件差、环境变化大、行人姿态不断变化... 行人再识别指的是判断不同摄像头下出现的行人是否属于同一行人,可以看作是图像检索的子问题,可以广泛应用于智能视频监控、安保、刑侦等领域.由于行人图像的分辨率变化大、拍摄角度不统一、光照条件差、环境变化大、行人姿态不断变化等原因,使得行人再识别成为目前计算机视觉领域一个既具有研究价值又极具挑战性的研究热点和难点问题.早期的行人再识别方法大多基于人工设计特征,在小规模数据集上开展研究.近年来,大规模行人再识别数据集不断推出,以及深度学习技术的迅猛发展,为行人再识别技术的发展带来了新的契机.本文对行人再识别的发展历史、研究现状以及典型方法进行梳理和总结.首先阐述了行人再识别的基本研究框架,然后分别针对行人再识别的两个关键技术(特征表达和相似性度量),进行了归纳总结,重点介绍了目前发展迅猛的深度学习技术在行人再识别中的应用.另外,本文对行人再识别中代表性的数据集以及在各个数据集上可以取得优异性能的方法进行了分析和比较.最后对行人再识别技术的未来发展趋势进行了展望. 展开更多
关键词 行人再识别 人工设计特征 深度学习 特征表达 相似性度量
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生物特征识别学科发展报告 被引量：31
3
作者 孙哲南 赫然 +15 位作者 王亮 阚美娜 冯建江 郑方 郑伟诗 左旺孟 康文雄 邓伟洪 张杰 韩琥 山世光 王云龙 茹一伟 朱宇豪 刘云帆 何勇 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2021年第6期1254-1329,共76页
从手机解锁、小区门禁到餐厅吃饭、超市收银,再到高铁进站、机场安检以及医院看病,人脸、虹膜和指纹等生物特征已成为人们进入万物互联世界的数字身份证。生物特征识别赋予机器自动探测、捕获、处理、分析和识别数字化生理或行为信号的... 从手机解锁、小区门禁到餐厅吃饭、超市收银,再到高铁进站、机场安检以及医院看病,人脸、虹膜和指纹等生物特征已成为人们进入万物互联世界的数字身份证。生物特征识别赋予机器自动探测、捕获、处理、分析和识别数字化生理或行为信号的高级智能,是一个典型而又复杂的模式识别问题,一直处于人工智能技术发展前沿,在新一代人工智能规划、"互联网+"行动计划等国家战略中具有重要地位。由于生物特征识别涉及公众利益攸关的隐私、道德和法律等问题,近期也引起了广泛的社会关注。本文系统综述了生物特征识别学科发展现状、新兴方向、存在问题和可行思路,深入梳理了人脸、虹膜、指纹、掌纹、静脉、声纹、步态、行人重识别以及多模态融合识别的研究进展,以人脸为例重点介绍了生物特征识别领域近些年受到关注的新方向——对抗攻击和防御、深度伪造和反伪造,最后剖析总结了生物特征识别领域存在的3大挑战问题——"感知盲区"、"决策误区"和"安全红区"。本文认为必须变革和创新生物特征的传感、认知和安全机制,才有可能取得复杂场景生物识别学术研究和技术应用的根本性突破,破除现有生物识别技术的弊端,朝着"可感"、"可知"和"可信"的新一代生物特征识别总体目标发展。 展开更多
关键词 生物特征识别 人脸 虹膜 指纹 掌纹 静脉 声纹 步态 行人重识别 多模态
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基于加权欧氏距离度量的目标再识别算法 被引量：28
4
作者 谭飞刚 刘伟铭 +1 位作者 黄玲 翟聪 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期88-94,共7页
针对传统欧氏距离在特征相似性度量中存在区分能力弱的缺陷,提出了基于加权欧氏距离度量的目标再识别算法.首先,针对现有目标再识别算法中目标分割易受衣着和背景颜色干扰的缺陷以及忽略人体头部特征的现象,提出了一种简单的比例分割方... 针对传统欧氏距离在特征相似性度量中存在区分能力弱的缺陷,提出了基于加权欧氏距离度量的目标再识别算法.首先,针对现有目标再识别算法中目标分割易受衣着和背景颜色干扰的缺陷以及忽略人体头部特征的现象,提出了一种简单的比例分割方法,即根据VIPeR和i-LIDS数据集上目标各部件的比例统计将目标按比例分割成3部分.然后提取各部件的多种互补特征来增加其对光照变化等因素的鲁棒性.在部件特征描述过程中,文中提出了以显著性因子为权重的显著性局部二值模式(SLBP)特征来增加局部二值模式(LBP)特征对目标显著性的描述.最后综合各部件的相似性度量结果来判断目标是否匹配.在VIPeR和i-LIDS数据集上的对比实验结果显示,文中算法的目标再识别准确率优于其他算法. 展开更多
关键词 加权欧氏距离 目标再识别 相似性度量 人体再识别 显著性LBP 特征
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基于多特征子空间与核学习的行人再识别 被引量：27
5
作者 齐美彬 檀胜顺 +2 位作者 王运侠 刘皓 蒋建国 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期299-308,共10页
行人再识别指的是在无重叠视域多摄像机监控系统中,匹配不同摄像机视域中的行人目标.针对当前基于距离测度学习的行人再识别算法中存在着特征提取复杂、训练过程复杂和识别效果差的问题,我们提出一种基于多特征子空间与核学习的行人再... 行人再识别指的是在无重叠视域多摄像机监控系统中,匹配不同摄像机视域中的行人目标.针对当前基于距离测度学习的行人再识别算法中存在着特征提取复杂、训练过程复杂和识别效果差的问题,我们提出一种基于多特征子空间与核学习的行人再识别算法.该算法首先在不同特征子空间中基于核学习的方法得到不同特征子空间中的测度矩阵以及相应的相似度函数,然后通过比较不同特征子空间中的相似度之和来对行人进行识别.实验结果表明,本文提出的算法具有较高的识别率,其中在VIPe R数据集上,RANK1达到了40.7%,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. 展开更多
关键词 行人再识别 特征空间 测度学习 核学习
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多特征融合的人体目标再识别 被引量：25
6
作者 范彩霞 朱虹 +1 位作者 蔺广逢 罗磊 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2013年第6期711-717,共7页
在非重叠的多摄像机监控系统中,人体目标再识别是需要解决的主要问题之一。针对当前人体目标再识别使用目标的外观统计特征或者通过训练获取目标特征时存在的问题,提出一种无需训练,对视角、光照变化和姿态变化具有较强鲁棒性的基于多... 在非重叠的多摄像机监控系统中,人体目标再识别是需要解决的主要问题之一。针对当前人体目标再识别使用目标的外观统计特征或者通过训练获取目标特征时存在的问题,提出一种无需训练,对视角、光照变化和姿态变化具有较强鲁棒性的基于多特征的人体目标再识别算法。首先根据空间直方图建立目标整体外观表现模型对目标进行粗识别,之后将人体目标分为3部分,忽略头部信息,分别提取躯干和腿部的主色区域的局部颜色和形状特征,并通过EMD(earth movers distance)距离进行目标精识别。实验结果表明,本文算法具有较高的识别率,且不受遮挡和背景粘连的影响。 展开更多
关键词 非重叠多摄像机 人体目标再识别 空间直方图 局部特征
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基于深度卷积生成对抗网络和拓展近邻重排序的行人重识别 被引量：23
7
作者 戴臣超 王洪元 +1 位作者 倪彤光 陈首兵 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1632-1641,共10页
行人重识别任务旨在识别不相交摄像头视图下的相同行人.这项任务极具挑战性,尤其是当数据集中每个行人仅仅有几张图片时.针对行人重识别数据集中行人图片数量不足的问题,提出一个从原始数据集中生成额外训练数据的方法.在这项工作之中存... 行人重识别任务旨在识别不相交摄像头视图下的相同行人.这项任务极具挑战性,尤其是当数据集中每个行人仅仅有几张图片时.针对行人重识别数据集中行人图片数量不足的问题,提出一个从原始数据集中生成额外训练数据的方法.在这项工作之中存在2个挑战:1)如何从原始数据集之中获取更多的训练数据;2)如何处理这些新生成的训练数据.使用深度卷积生成对抗网络来生成额外的无标签行人图片,并采用标签平滑正则化来处理这些新生成的无标签行人图片.为了进一步提升行人重识别准确度,提出了一种新的无监督重排序框架.此框架既不需要为每组图像对重新计算新的排序列表,也不需要任何人工交互或标签信息.在Market-1501,CUHK03和DukeMTMC-reID数据集上的实验验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 行人重识别 深度卷积生成对抗网络 重排序 标签平滑正则化 无监督
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基于YOLOv5和重识别的行人多目标跟踪方法 被引量：22
8
作者 贺愉婷 车进 吴金蔓 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期880-890,共11页
针对目前遵循基于检测的多目标跟踪范式存在的不足,本文以DeepSort为基础算法展开研究,以解决跟踪过程中因遮挡导致的目标ID频繁切换的问题。首先改进外观模型,将原始的宽残差网络更换为ResNeXt网络,在主干网络上引入卷积注意力机制,构... 针对目前遵循基于检测的多目标跟踪范式存在的不足,本文以DeepSort为基础算法展开研究,以解决跟踪过程中因遮挡导致的目标ID频繁切换的问题。首先改进外观模型,将原始的宽残差网络更换为ResNeXt网络,在主干网络上引入卷积注意力机制,构造新的行人重识别网络,使模型更关注目标关键信息,提取更有效的特征;然后采用YOLOv5作为检测算法,加入检测层使得模型适应不同尺寸的目标,并在主干网络加入坐标注意力机制,进一步提升检测模型精度。在MOT16数据集上进行多目标跟踪实验,多目标跟踪准确率达到66.2%,多目标跟踪精确率达到80.8%,并满足实时跟踪的要求。 展开更多
关键词 多目标跟踪 行人重识别 YOLOv5 注意力机制 深度学习
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基于外观统计特征融合的人体目标再识别 被引量：21
9
作者 曾明勇 吴泽民 +2 位作者 田畅 付毅 揭斐然 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1844-1851,共8页
人体目标再识别是视频监控等应用的关键问题之一。该文从外观统计特征融合的角度,利用人体的颜色和结构信息,基于空间直方图和区域协方差两种优秀的统计描述方法,研究了再识别问题的特征构建和测度选择等内容。构建特征时从图像多个层... 人体目标再识别是视频监控等应用的关键问题之一。该文从外观统计特征融合的角度,利用人体的颜色和结构信息,基于空间直方图和区域协方差两种优秀的统计描述方法,研究了再识别问题的特征构建和测度选择等内容。构建特征时从图像多个层次的统计区域中提取了多类互补性较好的统计向量,设计测度时使用了简单的1l距离进行加权组合。两类统计方式融合而成的再识别方法不需要进行预处理和监督性训练过程。该文进行了广泛的实验比较和分析,验证了该文方法优异的识别性能和较强的实用性能。 展开更多
关键词 人体目标再识别 特征融合 空间直方图 区域协方差
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基于多尺度生成对抗网络的遮挡行人重识别方法 被引量：17
10
作者 杨婉香 严严 +2 位作者 陈思 张小康 王菡子 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1943-1958,共16页
行人重识别是指在多个非重叠摄像头拍摄的场景下,给定一幅查询行人图像,从大规模行人图像库中检索出具有相同身份的行人图像,是一类特殊的图像检索任务.随着深度学习的不断发展,行人重识别方法的性能得到了显著提升.但是行人重识别在实... 行人重识别是指在多个非重叠摄像头拍摄的场景下,给定一幅查询行人图像,从大规模行人图像库中检索出具有相同身份的行人图像,是一类特殊的图像检索任务.随着深度学习的不断发展,行人重识别方法的性能得到了显著提升.但是行人重识别在实际应用中经常遭遇遮挡问题(例如,背景遮挡、行人互相遮挡等).由于遮挡图像不仅丢失了部分目标信息,而且引入了额外的干扰,使得现有方法往往难以学习到鲁棒的特征表示,从而导致识别性能严重下降.最近,生成对抗网络在各类计算机视觉任务上展现出强大的图像生成能力.受到生成对抗网络的启发,提出了一种基于多尺度生成对抗网络的遮挡行人重识别方法.首先,利用成对的遮挡图像和非遮挡图像训练一个多尺度生成器和一个判别器.多尺度生成器能够对随机遮挡区域进行去遮挡操作,生成高质量的重构图;而判别器能够区分输入图像是真实图像还是生成图像.其次,利用训练好的多尺度生成器,生成去除随机遮挡的训练图像,添加到原始训练图像集,用于增加训练样本的多样性.最后,基于此扩充训练图像集,训练分类识别模型,有效地提高模型在测试图像集上的泛化性.在多个有挑战性的行人重识别数据集上的实验结果,验证了所提出方法的有效性. 展开更多
关键词 行人重识别 生成对抗网络 遮挡 数据增强
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智能视频监控关键技术:行人再识别研究综述 被引量：17
11
作者 赵才荣 齐鼎 +6 位作者 窦曙光 涂远鹏 孙添力 柏松 蒋忻洋 白翔 苗夺谦 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2021年第12期1979-2015,共37页
行人再识别(person re-identification,ReID)旨在解决跨摄像头跨场景下目标行人的关联与匹配,作为智能视频监控系统的关键环节,对维护社会公共秩序具有重大作用.为了深入了解行人再识别研究现状和加速推进国内行人再识别相关研究及技术... 行人再识别(person re-identification,ReID)旨在解决跨摄像头跨场景下目标行人的关联与匹配,作为智能视频监控系统的关键环节,对维护社会公共秩序具有重大作用.为了深入了解行人再识别研究现状和加速推进国内行人再识别相关研究及技术落地,本文对该领域国家自然科学基金申报数量、资助力度以及地理分布情况进行统计,并针对近年来发表在国际顶级会议和期刊上的行人再识别研究进行全面梳理.具体地,首先阐述一个标准行人再识别算法流程,并总结其中3个关键技术:表征学习、度量学习和重排序优化.随后,列举了实际开放场景中面临的主要难点与挑战,并据此概括了7种开放行人再识别任务:遮挡、无监督、半监督、跨模态、场景行人搜索、对抗鲁棒和快速检索.此外,本文整理了标准行人再识别和开放行人再识别的代表性数据集,并且对一些代表性行人再识别算法进行比较.最后本文对行人再识别的未来发展趋势进行展望. 展开更多
关键词 行人再识别 智能视频分析 深度学习 表征学习 度量学习
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基于距离中心化与投影向量学习的行人重识别 被引量：17
12
作者 丁宗元 王洪元 +1 位作者 陈付华 倪彤光 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1785-1794,共10页
现有的基于投影的行人重识别方法具有训练时间长、投影矩阵维数高、识别率低等问题.此外在建立训练集时,还会出现类内样本数目远少于类间样本数目的情况.针对这些问题,提出了基于距离中心化的相似性度量算法.在构建训练集时,将同一组目... 现有的基于投影的行人重识别方法具有训练时间长、投影矩阵维数高、识别率低等问题.此外在建立训练集时,还会出现类内样本数目远少于类间样本数目的情况.针对这些问题,提出了基于距离中心化的相似性度量算法.在构建训练集时,将同一组目标群体特征值中心化,利用中心特征值来构建类间距离,而类内距离保持不变.这样使得类内类间样本数目接近,可以很好地缓解类别不平衡所带来的过拟合风险.另外在学习投影矩阵时,利用训练集更新策略,学习若干组投影向量,使得到的投影向量近似正交,这样既可以有效减少运算复杂度和存储复杂度,又可以使得学习到的投影向量能够通过简单的相乘近似得到原来的投影矩阵.最后,在学习投影向量时采用共轭梯度法,该方法具有二次收敛性,能够快速收敛到目标精度.实验结果表明:提出的算法具有较高的效率,在不同数据集上的识别率都有明显的提升,训练时间也比其他常用的行人重识别算法要短. 展开更多
关键词 行人重识别 距离中心化 度量学习 投影向量 共轭梯度法
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基于深度学习的行人重识别综述 被引量：15
13
作者 杨永胜 邓淼磊 +1 位作者 李磊 张德贤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第9期51-66,共16页
行人重识别主要研究在不同摄像机拍摄的图形中检索目标行人的任务,是计算机视觉领域一个极具挑战性的研究课题。传统依赖手工特征的行人重识别方法性能低且鲁棒性差,不能适应数据爆炸增长的信息时代。近年来,随着大规模行人数据集的出... 行人重识别主要研究在不同摄像机拍摄的图形中检索目标行人的任务,是计算机视觉领域一个极具挑战性的研究课题。传统依赖手工特征的行人重识别方法性能低且鲁棒性差,不能适应数据爆炸增长的信息时代。近年来,随着大规模行人数据集的出现和深度学习的迅速发展,行人重识别研究取得了许多突出成果。梳理了性能接近饱和的有监督学习研究方法,并探讨近几年研究热度较高的弱监督学习、跨模态数据和端到端的行人重识别现状;对不同类型行人重识别方法比较分析,列举了常用数据集,并将部分经典算法在Market-1501、DukeMTMC-ReID等数据集上进行性能比较;对行人重识别的未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 行人重识别 有监督学习 弱监督学习 跨模态 端到端
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基于深度学习的行人重识别研究综述 被引量：16
14
作者 冯霞 杜佳浩 +1 位作者 段仪浓 刘才华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第11期3220-3226,3240,共8页
随着深度学习的发展,研究人员开始探索将深度学习应用于行人重识别任务并提出了大量方法,随之也迎来了新的挑战。为系统地了解这一领域的研究现状和发展趋势,首先对行人重识别任务以及存在的问题进行简单介绍;其次,根据训练方式的不同,... 随着深度学习的发展,研究人员开始探索将深度学习应用于行人重识别任务并提出了大量方法,随之也迎来了新的挑战。为系统地了解这一领域的研究现状和发展趋势,首先对行人重识别任务以及存在的问题进行简单介绍;其次,根据训练方式的不同,分别探讨监督学习、半监督学习/弱监督学习以及无监督学习上行人重识别任务的研究进展,并根据现有研究热度介绍生成对抗网络和注意力机制在行人重识别上的应用;之后,列举了该领域中常用的经典数据集,并对比了深度模型在这些经典数据集(Market-1501、CUHK03等)上的表现;最后,对行人重识别领域的未来方向进行了展望。 展开更多
关键词 行人重识别 监督学习 半监督学习 弱监督学习 无监督学习
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基于HSV模型和特征点匹配的行人重识别算法 被引量：15
15
作者 彭志勇 常发亮 +1 位作者 刘洪彬 别秀德 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1575-1582,共8页
提出了一种基于HSV模型和特征点匹配相结合的行人重识别算法。首先根据改进的HSV空间颜色量化策略,比对两幅行人图像的躯干和腿部主颜色是否一致,以快速确定备选目标;然后对备选目标,利用环形Gabor滤波器组生成多尺度图像,再利用改进的F... 提出了一种基于HSV模型和特征点匹配相结合的行人重识别算法。首先根据改进的HSV空间颜色量化策略,比对两幅行人图像的躯干和腿部主颜色是否一致,以快速确定备选目标;然后对备选目标,利用环形Gabor滤波器组生成多尺度图像,再利用改进的FAST算法和BRIEF算法对多尺度图像进行特征点提取与描述,最后利用暴力算法和随机抽样一致性算法进行特征点匹配和提纯,以达到较好的匹配效果。实验结果表明,本文提出的行人重识别算法具有较高的识别准确率,识别速度达到12frames。 展开更多
关键词 行人重识别 HSV模型 特征点匹配 环形Gabor滤波器
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基于统计推断的行人再识别算法 被引量：15
16
作者 杜宇宁 艾海舟 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1612-1618,共7页
行人再识别是指给定一张行人图像,在已有的可能来源于非交叠摄像机视场的行人图像库中,识别出与此人相同的图像。研究该问题有着非常重要的现实意义,同时也面临许多挑战。该文提出一种基于统计推断的行人再识别算法。该算法从统计推断... 行人再识别是指给定一张行人图像,在已有的可能来源于非交叠摄像机视场的行人图像库中,识别出与此人相同的图像。研究该问题有着非常重要的现实意义,同时也面临许多挑战。该文提出一种基于统计推断的行人再识别算法。该算法从统计推断的角度出发学习两幅行人图像的相似度度量函数,利用此函数从行人图像库中搜索待查询的人。在公共数据集VIPeR上的实验表明,该算法性能优于已有的行人再识别算法,学习相似度度量函数的时间花销明显少于已有的基于学习的算法,并且在只有少量训练样本时,缓解了学习相似度度量函数的过拟合问题。 展开更多
关键词 计算机视觉 行人再识别 相似度度量函数 统计推断
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基于注意力机制与多尺度特征融合的行人重识别方法 被引量：13
17
作者 宋晓茹 杨佳 +2 位作者 高嵩 陈超波 宋爽 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第4期1526-1533,共8页
针对行人重识别中因遮挡、姿态变化使模型特征无法充分表达行人信息的问题,提出了基于注意力机制与多尺度特征融合的行人重识别方法。首先使用改进的骨干网络R-ResNet50提取图像特征;其次,抽取网络不同尺度的特征层嵌入注意力机制DANet... 针对行人重识别中因遮挡、姿态变化使模型特征无法充分表达行人信息的问题,提出了基于注意力机制与多尺度特征融合的行人重识别方法。首先使用改进的骨干网络R-ResNet50提取图像特征;其次,抽取网络不同尺度的特征层嵌入注意力机制DANet,使模型更关注于重点信息;最后,对提取出的关键特征进行多尺度特征融合,实现特征间的优势互补,并使用联合交叉熵损失、难样本采样三元组损失和中心损失的多损失函数策略对网络模型进行训练。实验结果表明,所提方法在Market1501、DukeMTMC-ReID数据集上的首位命中率Rank-1和平均精度均值mAP分别达到了92.7%、80.4%和86.4%、71.0%,模型提取的特征更具有判别性,识别率更高。 展开更多
关键词 行人重识别 注意力机制 多尺度特征融合 多损失函数策略
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基于特征融合与子空间学习的行人重识别算法 被引量：14
18
作者 朱小波 车进 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第2期156-162,共7页
针对现存行人重识别算法不能较好地适应光照、姿态、遮挡等变化的问题,提出一种基于特征融合与子空间学习的行人重识别算法。该算法对整幅行人图像提取方向梯度(HOG)直方图特征和HSV(Hue,Saturation,Value)直方图特征作为整体特征,再在... 针对现存行人重识别算法不能较好地适应光照、姿态、遮挡等变化的问题,提出一种基于特征融合与子空间学习的行人重识别算法。该算法对整幅行人图像提取方向梯度(HOG)直方图特征和HSV(Hue,Saturation,Value)直方图特征作为整体特征,再在滑动窗口内提取色彩命名(CN)特征和两个尺度的尺度不变局部三元模式(SILTP)特征。为了使算法具有更好的尺度不变性,对原图像进行两次下采样,再对采样后的图像提取上述特征。提取特征后,采用核函数分别将原始特征空间转换到非线性空间,在非线性空间内学习一个子空间,同时在子空间内学习一个相似性度量函数。在3个公开数据集上进行了实验,结果表明,所提算法可以较好地提高重识别率。 展开更多
关键词 机器视觉 行人重识别 特征融合 子空间 非线性 核函数
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联合人脸与指纹的多模态生物特征识别方法综述 被引量：13
19
作者 肖建力 张静 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2017年第1期51-57,共7页
由于基于生物特征识别的方式不但简单快速,而且安全可靠,近年来,作为生物特征识别的典型技术,人脸识别与指纹识别被广泛应用.然而,使用单一特征的生物特征识别系统,其正确率和稳定性还有待提高,且容易被作弊手段攻破.因此,侧重于回顾联... 由于基于生物特征识别的方式不但简单快速,而且安全可靠,近年来,作为生物特征识别的典型技术,人脸识别与指纹识别被广泛应用.然而,使用单一特征的生物特征识别系统,其正确率和稳定性还有待提高,且容易被作弊手段攻破.因此,侧重于回顾联合人脸与指纹的多模态生物特征识别方法.首先分别回顾了人脸、指纹识别的研究现状;然后对单模态生物特征识别面临的挑战进行了总结;在此基础上,为了解决单模态生物特征识别存在的正确率不够高和稳定性不够强等问题,重点讨论了联合人脸与指纹进行多模态生物特征识别的方法和未来的发展方向. 展开更多
关键词 人脸 指纹 身份识别 多模态
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结合注意力机制和多属性分类的行人再识别 被引量：12
20
作者 郑鑫 林兰 +2 位作者 叶茂 王丽 贺春林 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期936-945,共10页
目的 在行人再识别中,经常出现由于行人身体部位被遮挡和行人图像对之间不对齐而导致误判的情况.利用人体固有结构的特性,关注具有显著性特征的行人部件,忽略带有干扰信息的其他部件,有利于判断不同摄像头拍摄的行人对是否为同一人.因此... 目的 在行人再识别中,经常出现由于行人身体部位被遮挡和行人图像对之间不对齐而导致误判的情况.利用人体固有结构的特性,关注具有显著性特征的行人部件,忽略带有干扰信息的其他部件,有利于判断不同摄像头拍摄的行人对是否为同一人.因此,提出了基于注意力机制和多属性分类的行人再识别方法.方法 在训练阶段,利用改进的ResNet50网络作为基本框架提取特征,随后传递给全局分支和局部分支.在全局分支中,将该特征作为全局特征进行身份和全局属性分类;在局部分支中,按信道展开特征,获取每层响应值最高的点,聚合这些点,分成4个行人部件,计算每个行人部件上显著性特征的权重,并乘以初始特征得到每个部件的总特征.最后将这4个部件的总特征都进行身份和对应属性的分类.在测试阶段,将通过网络提取的部位特征和全局特征串联起来,计算行人间的相似度,从而判断是否为同一人.结果 本文方法引入了Market-150 1_attribute和DukeMTMC-attribute数据集中的属性信息,并在Market-1501和DukeMTMC-reid数据集上进行测试,其中rank-1分别达到90.67%和80.2%,mAP分别达到76.65%和62.14%;使用re-ranking算法后,rank-1分别达到92.4%和84.15%,mAP分别达到87.5%和78.41%,相比近年来具有代表性的其他方法,识别率有了极大提升.结论 本文方法通过学习行人属性能更快地聚集行人部件的注意力,而注意力机制又能更好地学习行人部位的显著性特征,从而有效解决了行人被遮挡和不对齐的问题,提高了行人再识别的准确率. 展开更多
关键词 行人再识别 全局特征 局部特征 行人部件 注意力机制 属性信息
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