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行人重識別算法研究與展望
時間:2019-05-21 08:16:42來源:漢斯出版社
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提要:針對視頻監控中特定行人的檢索、識別問題被稱作行人重識別,是當前計算機視覺領域一個重要的研究課題。

針對視頻監控中特定行人的檢索、識別問題被稱作行人重識別,是當前計算機視覺領域一個重要的研究課題。由于實際監控場景的復雜性,被拍攝到的行人圖片會出現尺度變化、旋轉、遮擋、光照差異等問題,給行人重識別研究帶來了很大的挑戰。

(圖片來源于網絡,侵刪)

提取魯棒的行人特征、設計合適的度量方法、對查詢的排序結果列表進行重新排序等是目前該領域研究的主要思路。有學者針對行人重識別領域,主要調查研究了行人重識別領域的發展背景和研究現狀并在結尾給出了對該領域的研究展望,并將其觀點發表在漢斯出版社中文期刊《計算機科學與應用》中。

傳統依靠生物信息的行人識別方法,如人臉識別和虹膜識別在大規模的城市監控中往往是不可行的,因為城市監控攝像頭難以捕捉到高清的行人圖像信息。相反,基于視覺特征的識別方法往往比基于生物信息的識別方法更加可靠,基于人的外觀,比如一個人攜帶的物品或者行人的衣服,可以更可靠地被利用在行人重新識別。

行人重識別技術在實際生活中有著廣泛的應用,在維護治安協助案件偵破中起到了重要,因此得到了學術界的持續關注與研究。但是實際監控場景往往是復雜的,被拍攝到的行人會出現尺度和光照變化、旋轉、遮擋等問題,這些難點使得行人重識別是一項具有挑戰性的任務。本文主要介紹了行人重識別領域近些年來的研究成果及現狀,著重從三點出發介紹了針對行人重識別中的難點問題,人們所采取的解決方案。當前行人重識別算法研究主要體現在行人特征的提取、度量學習和排序優化等環節,具體來說,首先對原始行人圖像進行特征提取、變換而得到抽象的行人描述,然后通過學習一個距離度量函數,對行人的特征進行相識性判別,從而得到初步的排序列表,最后再跟據相關排序優化方法優化原始排序列表,得到最終的行人識別結果。

在特征提取、度量學習和排序優化的基礎上,行人重識別技術研究還應該結合實際的應用場景,本文認為有以下幾個方向可以作為研究的思路

1、學術界研究使用的數據集,無法很好的代表實際場景,實際場景獲取的視頻或圖像往往會存在低分辨率、光照嚴重不足等問題。因此需要在現有的魯棒性特征提取方法的基礎上繼續做改進,以用于實際場景。

2、大多數行人重識別算法都是監督學習,需要大量的標記數據集。訓練樣本的采集過程往往耗時耗力,基于半監督、無監督的方向進行行人重識別的研究是未來的一種趨勢,這種方式也更加符合實際需求。

3、由于實際場景的復雜性,實際應用中往往需要檢測、識別、跟蹤同時進行。因此,在識別的基礎上加入檢測和跟蹤是行人重識別走向實際場景的必經之路。

文章來源:https://www.hanspub.org/journal/PaperInformation.aspx?paperID=30291

標簽
行人 識別 算法 研究 展望

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作者系郭珊珊

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