【摘 要】
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行人重识别是一项在行人数据库中检索相应行人的技术,由于深度学习技术的快速发展以及社会治安等方面的需求不断增加,加之公共场所安装了大量的监控摄像头,给行人重识别的发展提供了条件。行人重识别技术解决了监控摄像机下无法拍摄出清晰的人脸或者是无法拍摄到人脸的问题,依靠行人身体的整体特征来进行行人的匹配。但是,在复杂场景下,像大多数的公共场所中的行人会被其他的建筑或者其他行人遮挡住身体部分区域,加上目前行人
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行人重识别是一项在行人数据库中检索相应行人的技术,由于深度学习技术的快速发展以及社会治安等方面的需求不断增加,加之公共场所安装了大量的监控摄像头,给行人重识别的发展提供了条件。行人重识别技术解决了监控摄像机下无法拍摄出清晰的人脸或者是无法拍摄到人脸的问题,依靠行人身体的整体特征来进行行人的匹配。但是,在复杂场景下,像大多数的公共场所中的行人会被其他的建筑或者其他行人遮挡住身体部分区域,加上目前行人数据集中行人身份相对较少的问题,也给行人重识别带来了一定的挑战,针对这些问题本文工作主要如下:(1)针对在大多数有遮挡的行人场景,提出了一个基于局部特征的行人重识别网络,能在有遮挡的场景下取得非常好的结果。为了模拟行人遮挡场景,将数据集中行人图像进行一定概率的随机等比例裁剪操作,为了解决行人图像局部各个部分匹配错误的问题,改进了行人局部重定位的算法,进一步提升模型的性能。为了增强行人局部信息之间的联系,在模型中又增加了一条全局分支来保留行人的全局特征,两条网络分支共享难样本挖掘三元组损失中挑选出的样本对进行联合训练。(2)考虑到单个数据集中行人身份相对较少,模型容易过拟合,提出了一种能保持行人一致性的行人数据生成模型,利用Cycle GAN的特性,生成的行人图像可以保持原样本的身份信息。生成的行人图像会存在一定的噪声,为了解决生成图像存在噪声的问题,在生成样本中加入了标签平滑正则化。经过实验验证了提出的方法在提升行人重识别网络性能上具有一定的有效性。(3)最后,针对目前大多数的行人重识别模型较为复杂,难以应用到实际场景中的问题,提出了一个轻量化的行人重识别孪生网络,并且在对比损失上引入了难样本采样的思想来挑选出较难分辨的行人正负样本对,由于模型主干网络采用Mobile Net V2,较为简洁高效,不受硬件条件的限制。此外还构建了行人重识别原型系统,将行人重识别任务可视化,用于行人数据库中检索相应的行人。
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