低分辨率監(jiān)控視頻下的行人再識(shí)別方法研究.pdf

1、行人視頻監(jiān)控已經(jīng)隨處可見(jiàn)，無(wú)論是機(jī)關(guān)單位、大型公共場(chǎng)所，還是私人公寓、小型超市，都布控了各種攝像頭。雖然監(jiān)控設(shè)備已經(jīng)普及，但大多數(shù)仍然依賴(lài)于人力查看。經(jīng)常是一個(gè)操作人員，或者幾個(gè)操作人員在很多顯示器前逐一查看著是否有異常情況發(fā)生。即便是警方查案也是花費(fèi)大量警力資源逐一查看可疑范圍內(nèi)的視頻。智能視頻監(jiān)控還不能達(dá)到廣泛應(yīng)用的程度。再加之大規(guī)模分布式多攝像機(jī)系統(tǒng)迅速膨脹，視覺(jué)數(shù)據(jù)復(fù)雜而龐大，簡(jiǎn)單依靠人力查看顯然遙不可及，智能行人識(shí)別技術(shù)必須緊

2、跟步伐。行人再識(shí)別正是面向多攝像頭系統(tǒng)監(jiān)控問(wèn)題。行人再識(shí)別指對(duì)于具有時(shí)間差距和距離差距、分布在不同位置的攝像頭場(chǎng)景下的一個(gè)行人或者一組行人，進(jìn)行視覺(jué)上的匹配，以判定是否為同一人，或者給出其出現(xiàn)的所有場(chǎng)景。然而，不同場(chǎng)景下相機(jī)角度變化、環(huán)境變化、行人視覺(jué)外觀變化、姿勢(shì)變化等，造成了行人再識(shí)別各個(gè)方面、各個(gè)研究階段的困難。
　　本文對(duì)行人再識(shí)別問(wèn)題的各個(gè)階段進(jìn)行了分析研究。首先針對(duì)行人檢測(cè)問(wèn)題，本文提出了一種基于候選窗口(propos

3、als)的HOG(Histograms of OrientedGradients)行人檢測(cè)方法，快速檢測(cè)行人。然后本文提出了一種改進(jìn)的基于SLIC的局部-全局超像素圖像分割算法，實(shí)現(xiàn)行人的準(zhǔn)確分割提取，行人提取的準(zhǔn)確程度直接影響行人再識(shí)別的結(jié)果。同時(shí)對(duì)行人特征空間轉(zhuǎn)換以及匹配算法進(jìn)行研究，使用CMC評(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià)行人再識(shí)別總體效果。
　　本文實(shí)驗(yàn)用到的視頻數(shù)據(jù)來(lái)自于實(shí)驗(yàn)大樓的監(jiān)控視頻。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文提出的基于候選窗口的HOG行人檢測(cè)