隨著智能監(jiān)控設(shè)備與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展,多相機(jī)聯(lián)合監(jiān)控成為一個(gè)研究熱點(diǎn)。在多個(gè)不重疊區(qū)域?qū)χ付ㄐ腥诉M(jìn)行檢索的深度學(xué)習(xí)行人再識(shí)別技術(shù)已成為目前多相機(jī)聯(lián)合監(jiān)控的重要的研究方向,具有廣闊的應(yīng)用價(jià)值與研究意義。在深度學(xué)習(xí)行人再識(shí)別技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用場景中,受復(fù)雜的環(huán)境因素影響,單一環(huán)境中標(biāo)注的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在跨環(huán)境使用時(shí)往往缺乏適應(yīng)性與部署性。同時(shí)高額的標(biāo)注成本限制了在新環(huán)境中打標(biāo)訓(xùn)練的可能。尋找能夠?qū)⒁延心Ｐ瓦\(yùn)用于缺少標(biāo)簽的新環(huán)境中的行人再識(shí)別遷移學(xué)習(xí)算法成為了一個(gè)受到廣泛關(guān)注的現(xiàn)實(shí)問題。論文針對(duì)行人再識(shí)別的遷移學(xué)習(xí)算法展開了研究,以基于SPGAN網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)生成式遷移學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ),對(duì)數(shù)據(jù)生成的風(fēng)格遷移學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了改進(jìn)。首先,本文提出一種采用語義分割掩膜的行人圖像遷移學(xué)習(xí)方法。通過利用語義分割網(wǎng)絡(luò)生成的掩膜對(duì)行人圖像中行人目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域加以區(qū)分,并結(jié)合回歸損失函數(shù)針對(duì)行人目標(biāo)域身份信息進(jìn)行損失約束,控制風(fēng)格遷移網(wǎng)絡(luò)盡可能保持行人身份信息不損失,以進(jìn)行跨域數(shù)據(jù)集的風(fēng)格遷移學(xué)習(xí)。其后,將風(fēng)格遷移學(xué)習(xí)獲得的遷移數(shù)據(jù)集在行人再識(shí)別網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行特征再學(xué)習(xí),提高目標(biāo)域中行人再識(shí)別任務(wù)的性能,... 

【文章來源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

行人再識(shí)別過程示意圖

遷移學(xué)習(xí)分類Fig.2-1Transferlearningclassification

西安理工大學(xué)碩士學(xué)位論文10ResNet-50[43]作為行人再識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，并采用與[41]相同的超參數(shù)設(shè)置。Resnet-50是一種典型的具有局部連接、權(quán)值共享等特點(diǎn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，常被用于圖像和視頻的分類任務(wù)中。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2-2所示。圖2-2Resnet-50網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.2-2TheArchitectureofResnet-50在此網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，大量模塊由基礎(chǔ)的卷積、殘差模塊、池化、激活函數(shù)等相關(guān)操作自由組合而成，下面將對(duì)這些基本模塊進(jìn)行介紹。⑴卷積卷積層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的核心結(jié)構(gòu)，其方法是使用多組不同的卷積核（一組由訓(xùn)練

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3134926