發(fā)布時(shí)間：2018-03-22 05:15

  本文選題：行人重識(shí)別　切入點(diǎn)：動(dòng)態(tài)度量　出處：《武漢大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：近年來(lái),隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,影響社會(huì)治安環(huán)境的不確定性因素不斷增加,我國(guó)目前的治安形勢(shì)仍然處在十分嚴(yán)峻的階段。為了保障人民的生命財(cái)產(chǎn)安全、更加有效地打擊刑事犯罪,視頻偵查技術(shù)已經(jīng)成為公安部門(mén)偵查破案的重要技術(shù)手段。傳統(tǒng)的視頻偵查通過(guò)人工瀏覽監(jiān)控視頻的方式尋找與案件相關(guān)的線索,雖然有效,但是需要耗費(fèi)大量的人力與時(shí)間,不能滿足刑事案件"快偵快破"的需求。針對(duì)特定嫌疑目標(biāo)(尤其是人)的計(jì)算機(jī)自動(dòng)檢索,已經(jīng)成為刑事偵查工作中亟待解決的重要難題。在此背景下,本文的研究課題——行人重識(shí)別(PersonRe-identification),即在拍攝區(qū)域不重疊的多個(gè)監(jiān)控?cái)z像頭下自動(dòng)檢索同一行人的技術(shù),逐漸受到許多研究者和科研機(jī)構(gòu)的重視。由于實(shí)際監(jiān)控場(chǎng)景的特殊性和復(fù)雜性,行人重識(shí)別問(wèn)題仍然面臨許多挑戰(zhàn)。(1)在真實(shí)的監(jiān)控視頻場(chǎng)景中,由于視角和光照的差異,對(duì)行人提取特異而又魯棒的特征十分困難。(2)實(shí)際監(jiān)控場(chǎng)景中獲取的行人圖像分辨率往往較低,不同行人圖像間的分辨率也不一致,使得大多數(shù)基于單一高分辨率的行人重識(shí)別方法辨識(shí)能力明顯下降。針對(duì)上述問(wèn)題,本文圍繞"動(dòng)態(tài)度量"和"多維度表達(dá)"兩個(gè)核心思想展開(kāi)研究,主要研究成果如下:(1)基于自適應(yīng)間隔最近鄰的度量學(xué)習(xí)算法針對(duì)不同攝像頭下行人外貌特征存在巨大改變的問(wèn)題,本文使用距離度量學(xué)習(xí)方法,在跨攝像頭下減少相同行人的特征差異,同時(shí)增大不同行人的特征差異。同時(shí)針對(duì)傳統(tǒng)距離度量學(xué)習(xí)算法統(tǒng)一對(duì)待不同負(fù)樣本的局限性,本文提出基于自適應(yīng)間隔最近鄰(Adaptive Margin Nearest Neighbor,AMNN)的距離度量學(xué)習(xí)算法。AMNN 算法引入"動(dòng)態(tài)度量"的思想,在度量學(xué)習(xí)的過(guò)程中把訓(xùn)練樣本的不同入侵者推到自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)間隔以外,從而利用負(fù)樣本間的差異性信息加強(qiáng)了對(duì)負(fù)樣本的約束,行人重識(shí)別的效果得到了明顯提升。(2)基于尺度漸變曲面的行人重識(shí)別算法針對(duì)監(jiān)控視頻中行人圖像分辨率低且不一致的情況,本文提出基于尺度漸變曲面(Scale Distance Surface Function,SDSF)的行人重識(shí)別方法,通過(guò)引入"多維度表達(dá)"的思想,將圖像單一特征辨識(shí)轉(zhuǎn)化為圖像多尺度聯(lián)合辨識(shí)。SDSF算法通過(guò)學(xué)習(xí)得到的尺度漸變曲面分類(lèi)器對(duì)行人樣本對(duì)進(jìn)行分類(lèi),得益于尺度漸變曲面的分類(lèi)能力,SDSF算法顯著提升了多分辨率條件下的行人重識(shí)別效果。(3)行人重識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)基于本文提出的AMNN算法和SDSF算法,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)公開(kāi)的行人重識(shí)別系統(tǒng)。本系統(tǒng)集成了 AMNN和SDSF兩種行人重識(shí)別方法,較之于現(xiàn)有的行人重識(shí)別系統(tǒng)具有更加全面的檢索方式,能夠同時(shí)適用于分辨基本一致和分辨率多變的兩種視頻監(jiān)控場(chǎng)景。綜上所述,本文旨在研究面向監(jiān)控視頻的行人重識(shí)別,通過(guò)分析實(shí)際應(yīng)用中的問(wèn)題,提出相應(yīng)解決方法。對(duì)于提高行人重識(shí)別算法的性能,進(jìn)一步推進(jìn)視頻偵查技術(shù),提高公安部門(mén)破案率和維護(hù)人民群眾生命財(cái)產(chǎn)安全具有重大意義。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：D631.4;TP391.41

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本文編號(hào)：1647220