行人重識別最近幾年在學(xué)術(shù)和工業(yè)界得到廣泛的關(guān)注,該方向主要包含基于圖片和基于視頻的行人重識別兩個(gè)方向。其主要解決的問題是多個(gè)攝像頭的場景下行人是否為同一個(gè)人。該方向的研究對于在商場中尋找丟失的孩童,或者公安用于偵察罪犯等公共安全問題尤為重要。但是因?yàn)楣庹�、遮擋、模糊、行人姿態(tài)以及相機(jī)視角等因素的影響,使得同一個(gè)行人在不同的攝像頭下存在著很大的變化。本文主要從視頻角度來解決該問題。基于視頻的行人重識別每個(gè)人在攝像頭下都是一個(gè)序列,采用視頻序列可以獲取到更加豐富的時(shí)空信息。首先,本文從特征表達(dá)方向考慮。特征表達(dá)是通過學(xué)習(xí)判別性的特征來區(qū)分不同的行人。不同于靜態(tài)圖片只有空間信息,視頻序列還具有時(shí)序信息。本文利用姿態(tài)估計(jì)的方法獲取行人的關(guān)節(jié)點(diǎn),通過腳踝的關(guān)節(jié)點(diǎn),可以重新合成行人的高質(zhì)量行走周期。同時(shí)為了獲取空間信息,利用姿態(tài)關(guān)節(jié)點(diǎn)將行人劃分為各個(gè)局部區(qū)域,提取局部特征,最后將行走周期的多張圖片特征拼接為最終的時(shí)空特征。最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明提出的時(shí)空特征能夠在視頻序列上取得很好的效果。其次,本文從度量學(xué)習(xí)角度考慮。度量學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)判別性的度量矩陣來區(qū)分不同的行人。針對之前提取到的時(shí)空特征,考慮到不同... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的研究內(nèi)容
    1.4 本文的組織架構(gòu)
2 基于時(shí)空信息特征表達(dá)的視頻行人重識別方法
    2.1 空間信息提取
    2.2 時(shí)序信息表達(dá)
    2.3 時(shí)空特征信息提取
    2.4 實(shí)驗(yàn)過程和結(jié)果
    2.5 本章小結(jié)
3 基于姿態(tài)約束度量學(xué)習(xí)的視頻行人重識別方法
    3.1 度量學(xué)習(xí)介紹
    3.2 動態(tài)時(shí)間規(guī)整算法
    3.3 姿態(tài)約束的度量方法
    3.4 實(shí)驗(yàn)過程和結(jié)果
    3.5 本章小結(jié)
4 基于時(shí)序注意力機(jī)制深度網(wǎng)絡(luò)的視頻行人重識別方法
    4.1 時(shí)序信息模型
    4.2 注意力機(jī)制模型
    4.3 基于時(shí)序注意力機(jī)制的深度網(wǎng)絡(luò)
    4.4 實(shí)驗(yàn)過程和結(jié)果
    4.5 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
    5.3 課題展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1 碩士期間發(fā)表的文章
附錄2 碩士期間參與的項(xiàng)目



本文編號：3154887