本文關(guān)鍵詞：基于小群體關(guān)聯(lián)的行人重識別關(guān)鍵技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 重識別 小群體 矩形環(huán) 相關(guān)距離 關(guān)聯(lián)策略

【摘要】：近些年來,視頻監(jiān)控系統(tǒng)大量普及,智能視頻監(jiān)控在城市安全中的需求正急速增加。在此背景下,利用計算機對監(jiān)控視頻中的行人進(jìn)行重識別的需求應(yīng)運而生。行人重識別過程,是指對于已經(jīng)在監(jiān)控視頻中出現(xiàn)過的感興趣人物目標(biāo),當(dāng)其在監(jiān)控中再次出現(xiàn)時將其重新識別出來的過程。隨著智能監(jiān)控技術(shù)發(fā)展和公共安全應(yīng)用需求的增加,這一問題正逐漸發(fā)展為研究的熱點�？紤]到在公共場合中,人們普遍以小群體的方式進(jìn)行運動,本文考慮將小群體作為一個魯棒的線索用于行人重識別工作。論文根據(jù)目前有關(guān)行人重識別領(lǐng)域最新的研究成果,對行人重識別過程中涉及到的關(guān)鍵技術(shù)展開深入的研究,主要研究內(nèi)容如下:(1)在小群體關(guān)聯(lián)信息挖掘方面,本文利用在人群區(qū)域獲得的視頻粒子運動軌跡獲取小群體運動速度信息。計算視頻粒子軌跡間相似度,對粒子有效軌跡采用譜圖聚類方法來進(jìn)行聚類從而在監(jiān)控場景中區(qū)分出不同運動特性的行人小群體。(2)在行人特征表達(dá)方面,論文考慮利用小群體特征來作為行人特征表達(dá)的一個關(guān)聯(lián)特征。針對小群體在不同攝像頭下存在空間位置變化、遮擋等情況,本文設(shè)計基于矩形環(huán)的小群體特征來有效表征小群體圖像,并設(shè)計小群體相似度計算方法來提高小群體匹配的準(zhǔn)確率。(3)在特征距離度量方面,針對傳統(tǒng)的距離函數(shù)未考慮樣本特性而判別力弱的問題,在距離學(xué)習(xí)的方法基礎(chǔ)上,提出基于相關(guān)距離比較的距離學(xué)習(xí)重識別模型。利用同一行人和不同行人圖像樣本對的相關(guān)距離訓(xùn)練優(yōu)化一個距離函數(shù),盡可能最小化類內(nèi)特征的距離和最大化類間特征的距離,并設(shè)計迭代優(yōu)化算法和多模型訓(xùn)練方法來使得行人重識別模型對不同監(jiān)控環(huán)境更具適應(yīng)性。(4)在重識別策略方面,根據(jù)小群體關(guān)聯(lián)信息和訓(xùn)練得到的重識別模型,論文結(jié)合監(jiān)控場景的實際應(yīng)用,提出三種基于小群體關(guān)聯(lián)的行人重識別策略。充分利用小群體關(guān)聯(lián)信息,將其應(yīng)用到行人重識別領(lǐng)域,實驗結(jié)果表明本文提出的策略能夠有效提高行人重識別的準(zhǔn)確率。
【關(guān)鍵詞】：重識別 小群體 矩形環(huán) 相關(guān)距離 關(guān)聯(lián)策略
【學(xué)位授予單位】：中國計量學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TN948.6
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-13
• 1 緒論13-21
• 1.1 研究的背景和意義13-15
• 1.2 行人重識別面臨的關(guān)鍵技術(shù)與難點15-17
• 1.2.1 關(guān)鍵技術(shù)15-16
• 1.2.2 面臨的難點16-17
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析17-19
• 1.4 論文的主要工作19
• 1.5 論文章節(jié)安排19-21
• 2 小群體關(guān)聯(lián)信息挖掘21-30
• 2.1 本章引論21
• 2.2 基于軌跡譜圖的行人小群體聚類方法21-23
• 2.3 基于矩形環(huán)的小群體特征提取23-26
• 2.4 行人小群體相似度計算26-27
• 2.5 實驗結(jié)果及分析27-29
• 2.6 小結(jié)29-30
• 3 基于相關(guān)距離比較的距離學(xué)習(xí)重識別模型30-44
• 3.1 本章引論30
• 3.2 基于相關(guān)距離比較的距離學(xué)習(xí)函數(shù)30-32
• 3.3 高維特征下的迭代優(yōu)化學(xué)習(xí)算法32-34
• 3.4 高維數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本下的多模型學(xué)習(xí)34-36
• 3.5 實驗與分析36-43
• 3.6 小結(jié)43-44
• 4 基于小群體關(guān)聯(lián)的行人重識別策略44-55
• 4.1 本章引論44
• 4.2 基于小群體信息預(yù)判的攝像頭篩選策略44-46
• 4.3 基于小群體速度和路徑拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的權(quán)值設(shè)置策略46-48
• 4.4 基于小群體相似度的多重排序策略48-50
• 4.5 實驗結(jié)果及分析50-54
• 4.6 小結(jié)54-55
• 5 總結(jié)與展望55-57
• 5.1 研究工作總結(jié)55-56
• 5.2 工作展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 作者簡介61

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本文編號：627208