基于深层特征融合的行人重识别方法

针对现有基于深度学习的行人重识别方法对于行人姿态变化、部分遮挡等引起的行人判别特征信息缺失的问题,提出了一种深层特征融合的行人重识别方法。首先,利用卷积层和池化层多次提取网络深层特征,从空间维度提升网络性能,使用融合后的深层特征作为行人图像的全局特征属性;其次,为提高模型的泛化能力,在深层融合特征后加入一个批量归一化层,同时采用标签平滑损失函数和三元组损失函数对模型进行联合训练。实验结果表明,所提的深层特征融合方法具有很好的表达能力。在Market1501、DukeMTMC-reID、CUHK03和MSMT17 4个数据集上对所提方法进行了验证,其中在Market1501数据集上,Rank-1值达到了95.0%,mAP达到了85.6%。     

一种基于改进三元组损失和特征融合的行人重识别方法

行人重识别旨在跨摄像头条件下,从目标数据库中检索出特定的行人目标,其在视频监控领域有重要的应用价值.目前其研究难点为样本图像类内差异大、类间差异小,因此如何设计并训练深度神经网络对行人图片提取一个判别力更强的特征成为了其关键.针对以往研究只单独进行全局特征或局部特征学习的不足,提出了一种联合全局特征和局部特征学习的网络...     

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。     

基于特征融合的行人重识别方法

针对行人重识别中已有方法难以解决行人图像光照、视角变化大的问题,提出了一种基于特征融合的行人重识别方法。首先利用Retinex变换对图像进行预处理;然后将CN特征与原有的颜色和纹理特征融合,并通过区域和块划分的方式提取直方图获得图像特征;最后采用不同的距离学习方法在4个数据集上进行行人重识别。实验结果表明,融合后的特征对行人图像具有更好的表述能力,实现了重识别精度的较大提升,验证了方法的有效性。     

基于增强特征融合网络的行人再识别

针对行人再识别问题,目前多数方法将行人的局部或全局特征分开考虑,从而忽略了行人整体之间的关系,即行人全局特征和局部特征之间的联系。本文提出一种增强特征融合网络(enhanced feature convergent network,EFCN)。在全局分支中,提出适用于获取全局特征的注意力网络作为嵌入特征,嵌入在基础网络模型中以提取行人的全局特征;在局部分支中,提出循环门单元变换网络(gated recurrent unit change network,GRU-CN)得到代表性的局部特征;再使用特征融合方法将全局特征和局部特征融合成最终的行人特征;最后借助损失函数训练网络。通过大量的对比实验表明,该算法网络模型在标准的Re-ID数据集上可以获得较好的实验结果。提出的增强特征融合网络能提取辨别性较强的行人特征,该模型能够应用于大场景非重叠多摄像机下的行人再识别问题,具有较高的识别能力和识别精度,且对背景变化的行人图像能提取具有较强的鲁棒性特征。     

基于特征融合网络的行人重识别

行人重识别旨在大规模的分布式监控系统中进行行人目标匹配,紧凑且具有鲁棒性的特征表达对其至关重要,为此,本文提出了一种基于特征融合网络的特征提取方法.首先,利用STEL算法增强了LOMO特征对背景噪声的抗噪性能,利用KPCA算法降低维度以便于后续融合.随后,本文探索了手工特征和CNN特征的互补性,将改进LOMO特征融入至卷积神经网络之中,得到了区分度更高的融合特征.在VIPeR和CUHK01数据集上的测试结果表明,本文融合特征的区分度明显高于单一特征和级联特征,Rank-1较级联特征分别提高了3.73%和2.36%.     

基于动态卷积与注意力的多特征融合行人重识别

为能够准确利用图像中有效特征,提取判别性较高的信息区分特征相近的行人,提出一种基于动态卷积和注意力机制的多分支网络。将动态卷积核作用于ResNet50网络中,使动态卷积中的注意力机制与网络中的通道和空间注意力共同作用,通过不同分支得到相应局部特征,融合得到高判别性特征进行分类匹配。在CUHK03、DuckMTMC-reID、Market-1501数据集上进行验证实验,其结果表明了所提模型的优越性。     

基于灰度域特征增强的行人重识别方法

在显著的类内变化中所学特征是否具有较好的不变性会决定行人重识别（ReID）模型的性能表现的上限,环境光线、图像分辨率变化、运动模糊等因素都会引起行人图像的颜色偏差,这些问题将导致模型对数据的颜色信息过度拟合从而限制模型的性能表现。而模拟数据样本的颜色信息丢失并凸显样本的结构信息可以促进模型学习到更稳健的特征。具体来说,在模型训练时,按照所设定的概率随机选择训练数据批组,然后对所选中批组中的每一个RGB图像样本随机选取图像的一个矩形区域或者直接选取整张图像,并将所选区域的像素替换为相应灰度图像中相同的矩形区域的像素,从而生成包含不同灰度区域的训练图像。实验结果表明,所提方法与基准模型相比在平均精度均值（mAP）评价指标上最高提升了3.3个百分点,并在多个数据集上表现良好。     

融合外观特征的行人重识别方法

针对行人重识别中由于姿势变化、视角改变、遮挡等引起的识别率不高的问题,提出了融合外观特征的行人重识别方法.该方法通过两个网络分支的设计,分别提取行人的全局特征和局部特征,二者融合后得到行人的外观特征.同时结合分类损失和度量学习损失,通过多任务学习策略对两个网络分支进行模型优化.此外,该模型设计了随机擦除算法,在数据集中...     

基于多尺度特征融合的行人重识别方法

针对行人重识别任务在特征提取时缺乏对行人特征尺度变化的考虑,导致其易受环境影响而具有低行人重识别准确率的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的行人重识别方法。首先,在网络浅层通过混合池化操作来提取多尺度的行人特征,从而帮助网络提升特征提取能力;然后,在残差块内添加条形池化操作以分别提取水平和竖直方向的远程上下文信息,从而避免无关区域的干扰;最后,在残差网络之后利用不同尺度的空洞卷积进一步保留多尺度的特征,从而帮助模型灵活有效地解析场景结构。实验结果表明,在Market-1501数据集上,所提方法的Rank1达到95.9%,平均精度均值（mAP）为88.5%;在DukeMTMC-reID数据集上,该方法的Rank1达到90.1%,mAP为80.3%。可见所提方法能够较好地保留行人特征信息,从而提高行人重识别任务准确率。     

结合注意力与局部特征融合的行人重识别算法

行人重识别是指从一堆候选图片中找到与目标最相似的行人图片,本质上是一个图像检索的子问题。为了进一步增强网络提取关键特征的能力以及抑制噪声的干扰,通过对基于注意力机制和局部特征的行人重识别算法的研究,提出了结合注意力与局部特征融合的行人重识别算法。该算法将ResNeSt-50作为骨干网络,联合软注意力与非局部注意力机制,采用双流结构分别提取行人细粒度全局特征和细粒度局部特征,通过关注不同特征之间共享的空间域信息以及同一特征不同水平区域的潜在语义相关性,创建了空间感知特征融合模块（spatial-aware feature fusion module）以及跨区域特征融合模块（cross-region feature fusion module）。在Market-1501、DukeMTMC-reID以及CUHK03数据集上的实验结果表明该算法极大程度上提升了网络的检索能力,同时与现有算法进行比较,凸显出优越性能。     

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。     

融合多尺度对比池化特征的行人重识别方法

行人重识别是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。受行人姿态、遮挡、光照变化等因素的影响,传统的行人重识别方法中特征的表达能力有限,导致准确率降低,提出一种融合不同尺度对比池化特征的行人重识别方法。利用残差网络ResNet50提取行人图像的多尺度特征,在网络的不同层次上,通过对输入的特征进行全局平均池化和最大平均池化,将每组平均池化特征和最大池化特征相减,对相减得到的差异特征与最大池化特征进行相加,获得具有强判别性的对比池化特征。在此基础上,利用三元组损失和交叉熵损失联合优化模型,提高模型的泛化能力,同时采用重排序技术优化网络性能。实验结果表明,该方法在Market1501和DukeMTMC-reID数据集上的首位命中率分别达到96.41%和91.43%,平均精度均值为94.52%和89.30%,相比SVDNet、GLAD和PCB等方法,其行人重识别的准确率较高。     

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。     

金字塔频率特征融合目标检测网络

针对深度学习网络在特征提取过程中运用上采样操作而致使细节纹理等高频特征缺失的问题,提出一种金字塔频率特征融合目标检测网络.网络由3个深度学习金字塔网络构成,输入图像经初级金字塔提取深度特征后,分别通过高频、低频增强金字塔形成不同的频率特征,利用特征融合来凸显深度学习网络在信息逐层传递过程中对细节信息的保护能力,提高目标...     

分级特征融合的图像语义分割

在图像语义分割中,利用卷积神经网络对图像信息进行特征提取时,针对卷积神经网络没有有效利用各层级间的特征信息而导致图像语义分割精度受损的问题,提出分级特征融合的图像语义分割方法.该方法利用卷积结构分级提取含有像素级的浅层低级特征和含有图像级的深层语义特征,进一步挖掘不同层级间的特征信息,充分获取浅层低级特征和深层语义特征...     

基于局部特征关联与全局注意力机制的行人重识别

行人重识别的难点在于行人之间的结构信息差异较小导致特征难以区分。结合全局关系注意力机制与局部特征关联方法提出一种改进的特征关联算法。通过水平切分全局注意力机制的特征得到多个局部特征,并进行逐个关联识别,利用局部特征关联与全局语义信息提取关键特征信息。在此基础上,采用交叉熵与三元组损失函数训练处理后的局部特征。在CUHK03-Labeled、Market1501、DukeMTMC-reID数据集上的实验结果表明,该算法首位命中率分别为81.6%、95.6%、89.5%,相比GCP、MGN、BAS-reID等算法具有更强的识别能力与自适应性。     

特征融合生成对抗网络的水下图像增强

针对水下图像对比度低和颜色失真等问题,提出一种特征融合生成对抗网络的水下图像增强算法.首先,对水下退化图像进行颜色校正,并以卷积神经网络提取颜色校正后图像的特征;其次,以基于U-Net的特征提取网络提取水下退化图像特征,并将其与颜色校正图像的特征融合;最后,通过卷积神经网络完成融合特征到增强图像的重构.在Underwa...     

强化深度特征融合的行人搜索系统

针对行人图像的深度特征缺乏对局部细节的描述，及不完全具备对尺度、旋转、平移及光照变化等各种因素的不变性而导致行人搜索准确率低的问题，本文提出一种具有强化深度特征融合的行人搜索系统。该系统将行人候选网络和行人识别网络两部分整合优化成统一框架。其中，行人候选网络实现行人框的获取及标定，而行人识别网络在获取深度学习特征的基础上融入具有几何不变性的传统特征，建立一个强化深度特征融合网络模型。实验结果表明，本文采用强化深度特征融合的网络模型，在SSM数据集上检测并框出图片中的行人，其Top-1识别正确率高达80.7%，比单纯采用深度特征模型更具优越性。