基于多尺度多粒度融合的行人重识别方法

行人重识别是指利用计算机视觉技术在给定监控的图像中识别目标行人,受拍摄场景视角和姿势变化、遮挡等因素的影响,现有基于局部特征的行人重识别方法所提取的特征辨别力差,从而导致重识别精度较低。为有效地利用特征信息,提出一种多尺度多粒度融合的行人重识别方法MMF-Net。通过多个分支结构学习不同尺度和不同粒度的特征,并利用局部特征学习优化全局特征,以加强全局特征和局部特征的关联性。同时,在网络的低层引入语义监督模块以提取低层特征,并将其作为行人图像相似性度量的补充,实现低层特征和高层特征的优势互补。基于改进的池化层,通过结合最大池化和平均池化的特点获取具有强辨别力的特征。实验结果表明,MMF-Net方法在Market-1501数据集上的首位命中率和mAP分别为95.7%和89.1%,相比FPR、MGN、BDB等方法,其具有较优的鲁棒性。     

基于特征金字塔分支和非局部关注的行人重识别

关注全局轮廓和行人局部细节对现有行人重识别方法非常重要。为了能够提取这些更具代表性的特征,提出一种基于特征金字塔分支和非局部关注模块的行人重识别网络方法来提取行人全局和局部表征特征。该方法首先引入一种轻量级别的特征金字塔分支结构,从不同的网络层中提取特征,并且聚合成一个双向金字塔结构。其次为进一步提高行人重识别的精度,使用非局部关注模块提取全局特征,这样既能获取行人的全局信息,又能注重行人的局部细节,使两者最终融合的特征更具代表性。最后将不同层间的特征融合起来,并使用联合损失函数策略对网络模型进行训练,显著提高骨干网络的性能。通过在MSMT17、Market1501、DukeMTMC-ReID和PersonX四个公共行人重识别数据集上的大量实验,证明所提出的基于特征金字塔分支和非局部关注的方法相较于目前一些先进的行人重识别方法,具有一定的竞争力。     

基于多尺度多粒度特征的行人重识别

针对现有的基于卷积神经网络的行人重识别方法所提取的特征辨识力不足的问题,提出了一种基于多尺度多粒度特征的行人重识别方法.在训练阶段,该方法在卷积神经网络的不同尺度提取特征;然后对获得的多尺度特征图进行分块和池化,从而得到不同尺度的全局特征和局部特征的多粒度特征,使用不确定性权重调节Softmax损失和三元组损失来对特征向量进行监督训练.在推理阶段,对所获得的多尺度多粒度的特征进行融合,使用融合特征在图像库中进行相似度匹配.在Mar-ket-1501和DukeMTMC-ReID数据集上的实验表明,所提方法相比基准网络ResNet-50在Rank-1评价指标上分别提升了4.3％和3.6％,在mAP评价指标上分别提升了6.2％和6.6％.实验结果表明,所提方法能够增强提取特征的辨识力,提高行人重识别的性能.     

基于特征融合的遮挡行人重识别方法

行人重识别是一项解决跨场景跨摄像头下的行人识别问题的技术。当障碍物遮挡行人的某些部位时，人物结构的完整性会被破坏，影响识别效果或难于识别。针对行人重识别的遮挡问题，提出了一种新的遮挡行人重识别方法，引入关系感知全局注意力机制，融合全局特征和局部特征来进行行人重识别。识别方法的主要组成部分包括局部分支、全局分支和特征融合分支等。局部分支通过遍历局部特征来增强鲁棒性；全局分支通过利用关系感知全局注意力来挖掘行人显著性的信息；特征融合分支通过自适应地生成特征权重，利用加权求和的方式来融合全局特征和局部特征。实验验证了所提方法的有效性，并且有效提升了行人重识别的效果。     

多尺度局部特征选择的行人重识别算法

针对行人重识别问题中人体姿态变化、对齐及部分遮挡等情况,提出了一种基于深度学习的局部区域选择和局部特征提取算法。算法首先利用残差卷积神经网络获取基本特征,然后利用多尺度的滑动窗口提取不同候选局部区域特征,并按照覆盖区域进行分组,每组选择一个最优局部特征,并融合整体特征得到最终特征表达。实验结果表明,通过该方法提取的局部特征具有更好的表达能力,提高了行人重识别的精确度。     

多层级重叠条纹特征融合的行人重识别

针对行人重识别(Person-ReID)过程中,基于局部特征的方法在提取行人特征时因信息缺失导致鲁棒性和判别力不足的问题,提出一种多层级重叠条纹特征融合的行人重识别算法.训练阶段,对骨架网络不同阶段的输出特征图进行水平均等分割,再提取重叠条纹特征以弥补丢失的信息;使用三种损失函数对不同的特征向量进行监督训练,以约束类内距离.此外,设计组归一化模块来消除不同损失函数在优化方向上存在的差异,从而提取到更恰当的共享特征.推理阶段,将多个特征向量融合成一个新的特征向量,再进行相似性判断.将该方法在Market-1501、DukeMTMC-reID数据集上进行有效性实验验证并对结果进行分析.所提算法能够提高行人重识别的准确率,模型所提取的特征具有较强的鲁棒性和判别力.     

多任务金字塔重叠匹配的行人重识别方法

针对基于局部特征的行人重识别方法在行人错位和姿态变化时识别精度较低的问题,提出一种采用多任务金字塔重叠匹配特征的重识别方法。在训练阶段,使用改进的ResNes50作为主干网络提取特征图,将其切分组合形成金字塔重叠匹配网络,获得全局特征向量并经全局平均池化得到包含多尺度特征的多个局部特征向量,联合使用Softmax损失函数、三元组损失函数和中心损失函数学习全局和局部特征向量,并利用特征归一化层减少损失函数学习目标冲突的影响。在推理阶段,将多个局部特征向量融合为一个新特征向量进行相似性匹配,以获取更好的匹配结果。在Market1501、DukeMTMC-reID和CUHK03数据集上的实验结果表明,与PSE、MultiScale等主流重识别方法相比,该方法重识别精度更高,提取的特征具有较好的鲁棒性和识别度。     

基于图像切块的多特征融合行人再识别模型

针对目前由于监控场景背景复杂、拍摄视角差异引起的外貌变化，需要更多细节的特征来区分不同行人的问题，提出一种基于图像切块的多特征融合行人再识别模型。该模型包含3个特征提取分支，分支1和2负责提取行人不同层级的全局特征，分支3将图像水平分为上下两个部分并分别进行局部特征提取，将三个分支的特征进行深度融合。针对全局特征和局部特征的差异联合三种损失函数进行监督训练。在主流的数据集上进行了验证，结果证明该模型可以显著提高行人再识别的准确率。     

基于时空关注区域的视频行人重识别

在执行视频行人重识别任务时,传统基于局部的方法主要集中于具有特定预定义语义的区域学习局部特征表示,在复杂场景下的学习效率和鲁棒性较差。通过结合全局特征和局部特征提出一种基于时空关注区域的视频行人重识别方法。将跨帧聚合的关注区域特征与全局特征进行融合得到视频级特征表示,利用快慢网络中的两个路径分别提取全局特征和关注区域特征。在快路径中,利用多重空间关注模型提取关注区域特征,利用时间聚合模型聚合所有采样帧相同部位的关注区域特征。在慢路径中,利用卷积神经网络提取全局特征。在此基础上,使用亲和度矩阵和定位参数融合关注区域特征和全局特征。以平均欧氏距离评估融合损失,并将三重损失函数用于端到端网络训练。实验结果表明,该方法在PRID 2011数据集上Rank-1准确率达到93.4%,在MARS数据集上mAP达到79.5%,识别性能优于SeeForst、ASTPN、RQEN等方法,并且对光照、行人姿态变化和遮挡具有很好的鲁棒性。     

基于EfficientNet的双分路多尺度联合学习行人再识别

针对视频图像中因小目标行人、遮挡和行人姿态多变而造成的行人再识别率低的问题,建立了一种基于高效网络EfficientNet的双分路多尺度联合学习方法。首先采用性能高效的EfficientNet-B1网络作为主干结构;然后利用加权双向特征金字塔（BiFPN）分支对提取的不同尺度全局特征进行融合,并且得到包含不同层次语义信息的全局特征,从而提高小目标行人的识别率;其次利用PCB分支提取深层局部特征来挖掘行人的非显著信息,并减轻行人遮挡和姿态多变性对识别率的影响;最后在训练阶段将两个分支网络分别提取的行人特征通过Softmax损失函数得到不同子损失,并把它们相加进行联合表示;在测试阶段将获得的全局特征和深层局部特征拼接融合,并计算欧氏距离得到再识别匹配结果。该方法在Market1501和DukeMTMC-Reid 数据集上的Rank-1的准确率分别达到了95.1%和89.1%,与原始EfficientNet-B1主干结构相比分别提高了3.9个百分点和2.3个百分点。实验结果表明,所提出的模型有效提高了行人再识别的准确率。     

基于全局特征改进的行人重识别

由于行人重识别面临姿态变化、遮挡干扰、光照差异等挑战, 因此提取判别力强的行人特征至关重要. 本文提出一种在全局特征基础上进行改进的行人重识别方法, 首先, 设计多重感受野融合模块充分获取行人上下文信息, 提升全局特征辨别力; 其次, 采用GeM池化获取细粒度特征; 最后, 构建多分支网络, 融合网络不同深度的特征预测行人身份. 本文方法在Market1501和DukeMTMC-ReID两大数据集上的mAP指标分别达到83.8%和74.9%. 实验结果表明, 本文方法有效改进了基于全局特征的模型, 提升了行人重识别的识别准确率.     

融合属性特征的行人重识别方法

行人重识别旨在跨监控设备下检索出特定的行人目标.由于不同的行人可能具有相似的外观,因此要求行人重识别模型能够捕捉到充足的细粒度特征.本文提出一种融合属性特征的行人重识别的深度网络方法,将行人重识别和属性识别集成在分类网络中,进行端到端的多任务学习.此外,对于每张输入图片,网络自适应地生成对应于每个属性的权重,并将所有属性的特征以加权求和的方式结合起来,与全局特征一起用于行人重识别任务.全局特征关注行人的整体外观,而属性特征关注细节区域,两者相互补充可以对行人进行更全面的描述.在行人重识别的主流数据集DukeMTMC-reID和Market-1501上的实验结果表明了本文方法的有效性,平均精度均值(Mean average precision,mAP)分别达到了74.2%和83.5%,Rank-1值分别达到了87.1%和93.6%.此外,在这两个数据集上的属性识别也得到了比较好的结果.     

融合属性特征的行人重识别方法

行人重识别旨在跨监控设备下检索出特定的行人目标.由于不同的行人可能具有相似的外观,因此要求行人重识别模型能够捕捉到充足的细粒度特征.本文提出一种融合属性特征的行人重识别的深度网络方法,将行人重识别和属性识别集成在分类网络中,进行端到端的多任务学习.此外,对于每张输入图片,网络自适应地生成对应于每个属性的权重,并将所有属性的特征以加权求和的方式结合起来,与全局特征一起用于行人重识别任务.全局特征关注行人的整体外观,而属性特征关注细节区域,两者相互补充可以对行人进行更全面的描述.在行人重识别的主流数据集DukeMTMC-reID和Market-1501上的实验结果表明了本文方法的有效性,平均精度均值(Mean average precision,mAP)分别达到了74.2%和83.5%,Rank-1值分别达到了87.1%和93.6%.此外,在这两个数据集上的属性识别也得到了比较好的结果.     

基于UV贴图优化人体特征的行人重识别

现有行人重识别研究大多关注人体在二维平面的特征表示,而在现实社会中,人体以一种对称的三维结构存在,三维人体结构相较二维平面像素含有更多的体型、姿态等特征,仅研究二维平面上的行人特征限制了计算机对人体特征的理解。利用人体是一种三维对称的刚体结构这一先验事实,提出一种基于UV贴图优化人体特征的行人重识别方法。对图像底库进行数据预处理,通过数据增广方法生成更多的训练数据,对预处理后的图片进行特征提取,将特征矩阵解耦为姿态、色彩、形状以及视角参数,利用参数信息调整预定义的人体模型以得到重构后的三维人体模型。将重构后的三维人体模型转化为UV贴图,即将人体特征从三维空间映射到二维平面,同时对UV贴图进行优化从而丰富人体特征。使用UV贴图训练三维行人重识别网络模型,利用后处理的方法对输出结果做进一步优化,以得到最终的行人重识别结果。在Market-1501数据集上的实验结果表明,该方法的rank-1准确率和mAP分别达到94.76%和82.53%,相较OG-Net模型分别提升13.82%和22.56%。     

基于局部深度匹配的行人再识别

针对行人再识别精度低的难题进行研究,提出了一种新的基于分块匹配的行人再识别方法。首先,引入带人体结构信息的人体DPM模型对行人外观进行分割,得到的带语义信息的身体部件作为匹配识别的基本单元;其次,基于深度神经网络模型提取各部件的深度特征作为匹配依据;再次,基于余弦距离判断各身体部件与目标行人对应部件的相似性;最后,融合所有身体部件的识别结果得到最终的再识别结果。实验结果表明,跟已有方法相比,本文方法具有更好的鲁棒性,在识别精度上有较明显的优势。     

基于特征融合及差异矩阵的行人再识别

针对行人目标在不同摄像机下外观显著性变化的问题,提出一种基于特征融合及差异矩阵的行人再识别算法。串联融合显著颜色名描述符(SCNCD)和微调的卷积神经网络(FTCNN)特征来描述行人图像,采用K-means算法获取包含典型行人图像的参考集以优化目标与参考身份相对应的重建关系,运用差异矩阵度量(DMMM)算法进行度量学习。在VIPeR和PRID450s行人再识别数据集上的实验结果表明,所提行人再识别算法具有良好的匹配率和有效性。     

基于注意力机制的行人重识别特征提取方法

针对真实环境中非重叠多摄像头的行人重识别受到不同摄像机场景、视角、光照等因素的影响导致行人重识别精度低的问题,提出一种基于注意力机制的行人重识别特征提取方法。首先,使用随机擦除法对输入的行人图像进行数据增强,提高网络的鲁棒性;然后,通过构建自上而下的注意力机制网络增强空间像素特征的显著性,并将注意力机制网络嵌入ResNet50网络提取整个行人的显著特征;最后,将整个行人的显著特征进行相似性度量并排序得到行人重识别的结果。该注意力机制的行人重识别特征提取方法在Market1501数据集上Rank1达到88.53%,平均精度均值（mAP）为70.70%;在DukeMTMC-reID数据集上Rank1达到77.33%,mAP为59.47%。所提方法在两大行人重识别数据集上性能都有明显提升,具有一定的应用价值。