【摘 要】
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在智能小区系统中,如何在海量的视频数据中快速、准确的搜索想要找到的目标行人图像信息,成为人体再识别领域研究的难点,源于对监控视频中行人进行匹配搜索的思想,本文主要从视频中的行人检测、行人特征提取以及度量学习三个方向入手,开展人体再识别技术的研究,主要工作如下:1.针对行人检测中检测速率慢,准确率有限的问题,提出改进的基于Cascade行人监测方法,这种通过建立金字塔模型的方式进行行人检测提高了行人
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在智能小区系统中,如何在海量的视频数据中快速、准确的搜索想要找到的目标行人图像信息,成为人体再识别领域研究的难点,源于对监控视频中行人进行匹配搜索的思想,本文主要从视频中的行人检测、行人特征提取以及度量学习三个方向入手,开展人体再识别技术的研究,主要工作如下:1.针对行人检测中检测速率慢,准确率有限的问题,提出改进的基于Cascade行人监测方法,这种通过建立金字塔模型的方式进行行人检测提高了行人检测的检测速率,可以高效的完成本文对行人检测工作的需求。2.针对在行人特征提取中存在的将图像颜色特征和纹理特征融合的方法,无法针对海量视频数据提出统一的融合算法,本文提出一种利用图像显著性特征的方法,通过对均值漂移算法的改进,确定行人图像的显著性区域,根据图像显著性区域特征进行人体再识别过程,有效地提升图像中行人重点特征的信息量,减少无用的背景信息以及行人常规体貌特征对人体再识别的影响,对于提高人体再识别的准确率具有很好的效果。3.针对在度量学习方法中存在的将图像不同像素特征点属性同等看待的问题,提出了改进的行人图像显著性特征加权度量学习方法,考虑了行人不同特征之间相关性的影响,能够更好的描述特征之间的相似性,通过改变行人不同区域特征的权重,使拥有显著性区域的特征在度量学习方法中起到主要作用,通过大量实验表明,本文提出的算法有效的提高了行人再识别的准确率。
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