【摘 要】
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近年来随着视频采集技术和大规模数据存储技术的发展以及面向平安城市、智慧城市等项目工程的突出需求,越来越多的视频监控系统被部署在全国各大城市的商厦、公园、银行、广场、地铁站等人群容易聚集并引起公共安全事件的场所,但是面对爆发式增长的监控视频,传统的人工处理方法已经不能满足要求。所以科研学者和政府机构将研究重点转向智能视频监控系统的研发,行人再识别技术就是其中的重要一部分,该技术是要判断不同的摄像头下
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近年来随着视频采集技术和大规模数据存储技术的发展以及面向平安城市、智慧城市等项目工程的突出需求,越来越多的视频监控系统被部署在全国各大城市的商厦、公园、银行、广场、地铁站等人群容易聚集并引起公共安全事件的场所,但是面对爆发式增长的监控视频,传统的人工处理方法已经不能满足要求。所以科研学者和政府机构将研究重点转向智能视频监控系统的研发,行人再识别技术就是其中的重要一部分,该技术是要判断不同的摄像头下拍摄到的行人图片中的行人是否为同一目标,并实现在大规模数据库中对指定行人进行准确的检索与匹配,已成为计算机视觉领域的热门研究方向。但是由于真实的监控场景存在很多复杂因素,传统可靠的生物特征无法有效获取,外加拍摄视角、光照、遮挡、行人姿态等因素影响,精确而鲁棒的行人再识别仍然是十分有挑战性的任务。流形学习是一种基于数据在高维空间的分布是位于某一低维流形上的假设对数据进行结构分析的方法。在机器学习中可以通过加入和流形相关的正则化项来挖掘数据分布的结构信息从而起到半监督的作用。在深入研究行人再识别算法基础上,本文首先将流形正则化中的Hessian正则化与度量学习的算法相结合,提出基于Hessian正则化度量学习的行人再识别算法。与流形正则化的中的拉普拉斯正则化相比,Hessian正则化提出了更有说服力的理论,可以更有效的保持数据分布的局部几何结构,本文在行人再识别数据集VIPe R、CUHK Campus、和CUHK03中进行了完整的实验。其次本文提出了Hessian正则化多任务字典学习的行人再识别算法,多任务学习可以通过一个在浅层的共享表示来互相分享、互相补充学习到的任务相关的信息从而提升泛化效果。字典学习可以将一些无关的冗余的信息去除并保留本质的最重要的信息。本文将上述两者结合在多个源数据集上学习跨数据集不变性字典,迁移到目标字典上,在行人再识别数据库VIPe R、PRID、CUHK Campus、i LIDS上的实验也获得较高的识别率,证明了算法的有效性。
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