近年來(lái),隨著安全城市建設(shè)步伐的不斷加快,監(jiān)控?cái)z像頭的數(shù)量呈爆炸式增長(zhǎng)。面對(duì)海量的視頻數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的人工處理方式顯得既笨拙又低效率。因此,為了解決跨攝像頭行人識(shí)別、追蹤與檢索問(wèn)題,行人重識(shí)別技術(shù)被提出。行人重識(shí)別能夠在龐大的視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中對(duì)指定目標(biāo)行人進(jìn)行檢索與識(shí)別,并通過(guò)建立不同攝像機(jī)下目標(biāo)行人的身份關(guān)聯(lián)信息,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)行人的跟蹤與運(yùn)動(dòng)分析等。然而在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景中,由于光照、相機(jī)視角、行人姿勢(shì)的不同使得同一個(gè)行人在不同攝像機(jī)下往往呈現(xiàn)出不同的狀態(tài),給行人重識(shí)別問(wèn)題的研究與應(yīng)用帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。本文在分析與研究國(guó)內(nèi)外前人工作的基礎(chǔ)上,針對(duì)光照、相機(jī)視角以及行人姿勢(shì)變化等問(wèn)題對(duì)行人重識(shí)別帶來(lái)的影響,提出了2種基于深度學(xué)習(xí)的解決方案,并通過(guò)與前人的工作進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證了本文方法的有效性。具體內(nèi)容如下:（1）提出了一種基于特征融合與深度集成網(wǎng)絡(luò)的行人重識(shí)別從特征提取方面,FF-DEN不僅考慮了CNN全局特征的魯棒性,還考慮了LOMO特征的局部顯著性。從網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)方面,FF-DEN即充分考慮了圖像之間的相似性（用于度量函數(shù)的學(xué)習(xí)）,又充分利用了圖像的類(lèi)別信息,并且使用交叉熵?fù)p失函數(shù)建立所有圖像之間的內(nèi)... 

【文章來(lái)源】：安徽工業(yè)大學(xué)安徽省

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

行人重識(shí)別相關(guān)論文近年來(lái)發(fā)表數(shù)量及比例

實(shí)線(xiàn)則表示相應(yīng)攝像頭的視頻捕獲視角。由圖1-3 可以看出，在對(duì)行人目標(biāo)進(jìn)行行為分析、跟蹤等操作時(shí)，將不同攝像機(jī)下相同目標(biāo)行人的身份進(jìn)行關(guān)聯(lián)是非常有必要的。而行人重識(shí)別技術(shù)則為非重疊視角

圖 1-4 行人重識(shí)別模型流程圖[9]由圖 1-4 可以看出，行人重識(shí)別過(guò)程主要包含四個(gè)步驟：(1) 圖像預(yù)處理圖像預(yù)處理旨在于能夠提取具有魯棒性圖像特征而對(duì)原始圖像進(jìn)行的一列操作，主要包括降噪、尺度歸一化、圖像分割等。在實(shí)際操作過(guò)程中，為了高行人重識(shí)別系統(tǒng)的魯棒性與準(zhǔn)確率還會(huì)采用一些數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，比如：反轉(zhuǎn)像、對(duì)樣本進(jìn)行隨機(jī)裁剪、固定正負(fù)樣本比例等。(2) 特征提取特征提取旨在于為每張圖像提取出一個(gè)具有強(qiáng)魯棒性與辨識(shí)度的特征描符。目前常見(jiàn)的特征提取方法主要分為人工設(shè)計(jì)的低級(jí)語(yǔ)義特征和通過(guò)深度學(xué)產(chǎn)生的中高級(jí)語(yǔ)義特征。人工設(shè)計(jì)的特征主要包括顏色、紋理、輪廓等。其中顏色特征主要使用 RGB、YCbCr、HSV 和 YUV 等顏色空間的直方圖進(jìn)行描述紋理和輪廓特征則使用 HOG[14]LBP[15]、SILTP[16]等特征描述子進(jìn)行表達(dá)，局顯著特征則包括 SIFT[17]和 SURF[18]等。近年來(lái)隨著深度學(xué)習(xí)尤其是卷積神經(jīng)絡(luò)的不斷發(fā)展，為行人重識(shí)別問(wèn)題提取魯棒性特征提供了新的方法[19-22]。(3) 相似性度量學(xué)習(xí)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]智能視頻監(jiān)控技術(shù)綜述[J]. 黃凱奇,陳曉棠,康運(yùn)鋒,譚鐵牛.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2015(06)
[2]2013年我國(guó)公安視頻監(jiān)控建設(shè)現(xiàn)狀[J]. 賀小花.  中國(guó)公共安全. 2013(13)



本文編號(hào)：3241197