基于視覺顯著特征分析的行人再識別方法研究.pdf

1、行人再識別技術(shù)，主要是指行人穿梭于攝像機網(wǎng)絡廣域監(jiān)控場景中的匹配，尤其是針對無重疊視域的攝像機網(wǎng)絡，是社會安防和智能監(jiān)控的重要任務之一。然而，由于多攝像機視域場景的變化、行人目標姿態(tài)的變化、多個攝像機成像的差異、光照的改變等因素，使得行人再識別技術(shù)的實際研究工作具有巨大的挑戰(zhàn)性。
　　行人再識別的基本過程主要包括行人圖像或視頻特征的融合與提取，以及特征之間相似度度量模型的設計，根據(jù)度量模型的數(shù)據(jù)輸入，行人再識別研究方法可以分為基于

2、單幅圖像的方法和基于視頻序列的方法兩類。其中基于單幅圖像是指對于一個行人目標，模型在一個攝像機場景中可以利用的信息只有一幅圖像;而基于視頻序列可以利用的信息為多幅圖像或者一段視頻序列。
　　本論文針對基于單幅圖像(single-shot)和基于視頻序列(multi-shot)兩種情況下的行人再識別問題展開研究，重點研究視覺顯著特征在行人再識別問題中的重要作用。首先，針對基于單幅圖像的行人再識別，將行人圖像的顯著性區(qū)域作為圖像中最具

3、有代表性的視覺顯著特征，也可以稱為圖像的代表性區(qū)域。顯著性的學習可以理解為圖像視覺顯著特征的提取，現(xiàn)有的一些方法已經(jīng)證明行人顯著性信息的重要性。如何挖掘更具有代表性和區(qū)分能力的顯著性信息是行人再識別的一個重要研究任務。另外針對基于視頻序列的行人再識別，將視頻序列中具有較強區(qū)分能力的圖像作為視頻的視覺顯著特征。現(xiàn)有基于單幅行人圖像之間的匹配忽略了監(jiān)控視頻中行人序列中蘊含的豐富信息，而且現(xiàn)實生產(chǎn)中行人的行蹤都是通過視頻的形式存儲的，即視頻序

4、列。如何選擇具有視覺特征明顯的圖像序列，即如何提取視頻的關(guān)鍵幀并將其用于行人的再識別是基于視頻序列下行人再識別的一個關(guān)鍵問題。本文針對上述兩個問題展開研究，論文主要的工作與貢獻包括如下三點:
　　第一，針對基于單幅圖像行人再識別的視覺顯著特征表達問題，提出一種基于局部離群點檢測的無監(jiān)督顯著性學習方法。首次將這類顯著性區(qū)域檢測方法歸結(jié)為離群點檢測問題，同時利用行人目標圖像稠密局部塊的密度和距離信息計算局部區(qū)域的顯著性值，能夠較好的獲

5、得行人圖像中視覺明顯、顯著性高的局部區(qū)域。
　　第二，在獲得行人圖像視覺顯著特征區(qū)域的基礎上，我們給出了一種基于單幅圖像行人再識別模型。該模型融合了圖像顯著區(qū)域、行人頭部先驗和塊匹配方法以計算圖像之間的相似度，通過公共數(shù)據(jù)集的驗證，相比單純利用塊匹配的方法，具有較高的計算效率和較好的計算效果。
　　第三，針對基于視頻序列的行人再識別視覺顯著特征表達的問題，提出一種基于協(xié)同稀疏恢復的視頻顯著特征選取策略，并利用選取的關(guān)鍵序列作