行人再識別(Person Re-identification,Person Re-ID)是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的關鍵環(huán)節(jié),它利用行人視覺和運動信息,將單相機視頻監(jiān)控擴展為多相機協(xié)同視頻分析,從而實現(xiàn)多相機非重疊區(qū)域下的行人目標匹配。然而多相機網(wǎng)絡提供豐富監(jiān)控信息的同時,不同相機間還存在視圖差異,如何在繁復視頻數(shù)據(jù)中提取有效的行人特征,并克服視圖差異進行判別性相似度匹配是行人再識別的主要研究方向。該文則從視頻行人目標特征提取和特征匹配兩個角度出發(fā),對該問題展開進一步探索。第一,針對表觀特征不能提供行人運動信息從而限制特征表現(xiàn)力的問題,構建時空表觀特征結和跨視圖二次判別分析的行人再識別模型。該算法首先設計適用于行人的時空梯度方向直方圖HOG3D特征,結合顏色直方圖和紋理表觀特征,構成時空表觀特征描述符;然后采用在簡單且直接的經(jīng)典度量學習(Keep It Simple and Straight Metric Learning,KISSME)算法基礎上改進的跨視圖二次判別分析算法實現(xiàn)度量學習,最后進行特征相似度度量和排序以完成再識別過程。第二,針對由于相機參數(shù)不同導致的特征視圖差異較大的問題,研究...

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究工作
    1.4 本文組織結構
第2章 行人再識別相關科學問題
    2.1 行人再識別定義及難點
    2.2 行人再識別特征描述
        2.2.1 顏色特征
        2.2.2 紋理特征
        2.2.3 CNN特征
    2.3 行人再識別特征匹配
    2.4 數(shù)據(jù)集及評價標準
        2.4.1 數(shù)據(jù)集
        2.4.2 評價標準
    2.5 本章小結
第3章 時空表觀特征結合跨視圖二次判別分析的行人再識別算法
    3.1 引言
    3.2 系統(tǒng)組成框圖
    3.3 特征提取
        3.3.1 表觀特征提取
        3.3.2 HOG3D描述符
        3.3.3 時空特征提取
    3.4 跨視圖二次判別分析模型
        3.4.1 模型構建
        3.4.2 計算過程
    3.5 實驗仿真與分析
        3.5.1 實驗設置
        3.5.2 PRID2011 數(shù)據(jù)集
        3.5.3 iLIDS-VID數(shù)據(jù)集
        3.5.4 實驗分析總結
    3.6 本章小結
第4章 時空表觀特征結合相機相關特征增強的行人再識別算法
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)組成框圖
    4.3 特征提取
    4.4 特征增強
        4.4.1 特征增強的作用
        4.4.2 零填充
        4.4.3 特征增強后的匹配過程
    4.5 相機相關特征增強
        4.5.1 相機相關度?計算
        4.5.2 自適應特征增強
        4.5.3 相機視圖差異正則化
        4.5.4 邊界Fisher分析
        4.5.5 FA-MFA算法流程
    4.6 實驗仿真及分析
        4.6.1 實驗設置
        4.6.2 PRID2011 數(shù)據(jù)集
        4.6.3 iLIDS-VID數(shù)據(jù)集
        4.6.4 實驗分析總結
    4.7 本章小結
第5章 CNN特征結合相機相關特征增強的行人再識別算法
    5.1 引言
    5.2 系統(tǒng)組成框圖
    5.3 CNN特征
        5.3.1 AlexNet網(wǎng)絡簡介
        5.3.2 結構化特征描述符
        5.3.3 視圖不變特征描述符
        5.3.4 CNN特征提取過程
    5.4 相機相關特征增強
    5.5 實驗仿真與分析
        5.5.1 實驗設置
        5.5.2 序數(shù)top-k中 k的選擇
        5.5.3 VIPeR數(shù)據(jù)集
        5.5.4 iLIDS-VID數(shù)據(jù)集
        5.5.5 實驗分析總結
    5.6 本章小結
結論
參考文獻
攻讀碩士學位期間承擔的科研任務與主要成果
致謝



本文編號：3739957