發(fā)布時(shí)間：2017-12-19 12:12

  本文關(guān)鍵詞：基于耦合特征空間學(xué)習(xí)的行人再識(shí)別　出處：《北京交通大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著人們對(duì)公共安全的重視程度不斷加深,監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)用也越來(lái)越頻繁,通過(guò)人工的方式對(duì)海量監(jiān)控圖像進(jìn)行觀察和處理變得越來(lái)越困難,因此利用計(jì)算機(jī)對(duì)行人進(jìn)行再識(shí)別的技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。近年來(lái),行人再識(shí)別(Person Re-identification)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和信息科學(xué)領(lǐng)域受到了越來(lái)越多的重視,逐漸成為了一個(gè)熱門研究方向。但由于監(jiān)控?cái)z像頭本身的分辨率問(wèn)題及傳輸過(guò)程中給圖像帶來(lái)的噪聲,導(dǎo)致用于再識(shí)別實(shí)驗(yàn)的圖像質(zhì)量普遍較低,給行人再識(shí)別的發(fā)展帶來(lái)很多困難,并且由于光照、背景環(huán)境、行人姿態(tài)和攝像角度的巨大變化,造成了相同行人在不同攝像機(jī)條件下獲取的圖像差異性很大、提取出的圖像特征分布不一致等問(wèn)題,當(dāng)前的行人再識(shí)別研究依然面臨許多挑戰(zhàn)。針對(duì)上述行人再識(shí)別研究中存在的問(wèn)題,本文進(jìn)行了以下工作：在耦合特征學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于聯(lián)合圖正則化耦合特征空間學(xué)習(xí)的行人再識(shí)別算法。算法分為訓(xùn)練階段和測(cè)試階段,在訓(xùn)練階段進(jìn)行投影矩陣訓(xùn)練,利用l2,1范數(shù)和跡范數(shù)進(jìn)行偶合特征提取并使用聯(lián)合圖正則項(xiàng)對(duì)投影矩陣進(jìn)行局部約束,使得投影后特征空間具有相關(guān)性和局部性,通過(guò)迭代算法進(jìn)行投影矩陣的訓(xùn)練；在測(cè)試階段,對(duì)不同攝像頭條件下獲取的行人圖像進(jìn)行特征提取得到不同的特征子空間,利用訓(xùn)練得到的投影矩陣將不同的特征子空間投影到一個(gè)耦合的共同特征空間,在這個(gè)共同特征空間上對(duì)不同攝像條件下獲得的圖像進(jìn)行距離度量,根據(jù)度量結(jié)果判斷是否是同一個(gè)行人,并得出再識(shí)別結(jié)果。通過(guò)在兩個(gè)具有挑戰(zhàn)性的行人再識(shí)別數(shù)據(jù)集上與其他再識(shí)別算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),并使用CMC曲線對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,證明了該算法的有效性。設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)行人再識(shí)別系統(tǒng),將行人再識(shí)別技術(shù)的基本流程和文中提出的再識(shí)別算法綜合應(yīng)用于這個(gè)系統(tǒng)中,在具有挑戰(zhàn)性的行人再識(shí)別數(shù)據(jù)集中實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)行人圖像的再識(shí)別,通過(guò)導(dǎo)入目標(biāo)行人圖像,能從候選集中查找出該行人對(duì)應(yīng)的再識(shí)別圖像,并進(jìn)行結(jié)果顯示。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1307920