【摘 要】
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行人重识别技术主要解决的是跨摄像头下的相同行人识别与检索问题,该技术具有极高的实用价值,能够根据行人的服饰、体型等因素检索到匹配的行人,应用场景主要有跨镜追踪、智能安防、智慧交通。但是,目前该领域还存在着诸如获取到的图片像素不高,行人遮挡,光线、角度差异等因素导致的识别率不高的问题。针对行人遮挡、行人不全、特征不对齐的问题,本文提出以下的解决方案:(1)本文提出了基于两阶段的姿势引导人物图像合成算
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行人重识别技术主要解决的是跨摄像头下的相同行人识别与检索问题,该技术具有极高的实用价值,能够根据行人的服饰、体型等因素检索到匹配的行人,应用场景主要有跨镜追踪、智能安防、智慧交通。但是,目前该领域还存在着诸如获取到的图片像素不高,行人遮挡,光线、角度差异等因素导致的识别率不高的问题。针对行人遮挡、行人不全、特征不对齐的问题,本文提出以下的解决方案:(1)本文提出了基于两阶段的姿势引导人物图像合成算法以提升合成图片的真实度。该方法利用了人体姿态以及人体语义信息,并使用残差学习网络来训练语义生成模型和人物生成模型,从而生成更多具有指导意义的假图。(2)针对行人图像局部信息不匹配的问题,本文采用对每个行人生成八个标准姿态的方法来归一化行人特征。我们使用提出的两阶段网络生成的图片不仅有姿势的引导还有语义的引导,并且分别训练两个特征提取网络用于提取真实行人样本和生成的行人样本特征,通过融合多姿态、多视角的行人特征提高再识别的准确率。(3)为了更直观的观察检索结果,设计并实现了一个行人图像检索系统。用户可以从待查数据库中准确查找到与被查行人身份相同的行人,检验重识别算法的识别效果,并且系统采用前后端分离的设计模式,方便其他行人重识别方法复用。实验结果表明,本文提出的解决方案对所述问题均有一定的改善效果,生成的行人图片以假乱真,能够对后续归一化行人特征起到辅助作用,从而提高行人重识别准确率。
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