【摘 要】
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随着社会的迅猛发展,人们开始越来越关注社会公共安全问题,在许多大型的公共场合都安装了监控摄像头,形成系统的监控网络。但随之而来面临着一个亟待解决的难题,就是在如此大量的数据中,如何高效、系统的筛选有用信息,传统的方式是依靠人工方式进行筛选信息、提取有用内容,这不仅费时费力、效率低下,关键在于人眼观测监控视频时间越长误判率越高,行人重识别（Person Re-identification,Re-ID
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随着社会的迅猛发展,人们开始越来越关注社会公共安全问题,在许多大型的公共场合都安装了监控摄像头,形成系统的监控网络。但随之而来面临着一个亟待解决的难题,就是在如此大量的数据中,如何高效、系统的筛选有用信息,传统的方式是依靠人工方式进行筛选信息、提取有用内容,这不仅费时费力、效率低下,关键在于人眼观测监控视频时间越长误判率越高,行人重识别（Person Re-identification,Re-ID）的出现极大的缓解了这种问题。行人重识别主要是利用计算机视觉方法在给定的数据集中找到特定的行人。然而由于实际环境复杂,同一个行人由于光照、遮挡、行人姿态的变化等,难以提取有效的特征,这给正确识别行人带来了极大的困难。传统的方法主要分为人工设计特征提取和相似性距离度量学习两类。然而人工设计的特征无法避免其自身复杂、识别效果不佳的弊端。近些年以来,在计算机视觉领域中,随着深度学习在行人重识别领域中的广泛运用,其在学习特征方面的优势得到了充分的体现。本文主要是基于深度学习中的卷积神经网络来对行人重识别进行研究,并针对其固有难点提出了一种基于无监督域自适应（unsupervised domain adaptation）与重排序（re-ranking）相结合的新模型,并命名为UDA+,其主要过程如下:（1）首先使用生成对抗网络来生成更多无标签的样本,以扩充数据集,有效地缓解了在训练过程中样本不足的问题。（2）然后改进残差网络模型,以ResNet-50为基础模型框架,并在此基础上增加样本记忆模型,引入样本不变性、相机不变性、邻域不变性三种损失函数,共同利用其不变性以减少源域和目标域之间的特征差异及其域间变化,同时使用PyTorch框架在ImageNet中进行微调训练,以达到模型参数的最佳效果。（3）最后在测试阶段,本文采用k-reciprocal近邻重排序方式,对候选列表进行重新排序,进一步的提高再识别的精度。实验结果显示:新提出的算法在公共数据集Market-1501和DukeMTMc-re ID上的测试结果,分别在Rank-1和mAP方面比大多数优秀的算法提高4%和14%,充分证明改进后的模型能够有效的提升行人重识别的准确率。
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