【摘 要】
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行人重识别是在多个摄像头网络中检测特定的行人是否出现的技术。它在智能视频监控系统中扮演了重要角色,并且在公共安全领域有广泛的应用。由于目前摄像头产生的视频数量繁杂,虽然包含了丰富的行人信息,但是需要在数据标注上花费极大的代价。为了减少数据标注的成本,有效地利用视频数据,同时获得鲁棒的模型,本文主要研究基于单标注样本的视频行人重识别方法。针对单标注样本视频行人重识别中特征提取能力弱,伪标签分配错误率
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行人重识别是在多个摄像头网络中检测特定的行人是否出现的技术。它在智能视频监控系统中扮演了重要角色,并且在公共安全领域有广泛的应用。由于目前摄像头产生的视频数量繁杂,虽然包含了丰富的行人信息,但是需要在数据标注上花费极大的代价。为了减少数据标注的成本,有效地利用视频数据,同时获得鲁棒的模型,本文主要研究基于单标注样本的视频行人重识别方法。针对单标注样本视频行人重识别中特征提取能力弱,伪标签分配错误率高以及数据浪费的问题,提出了两种有效的解决办法:（1）基于单标注样本的多损失学习与联合度量视频行人重识别方法。多损失学习策略兼顾了有标签数据、伪标签数据和无标签数据。对于有标签数据和伪标签数据,利用标签平滑正则化损失和交叉熵损失联合训练,减少过拟合的情况。对于无标签数据,利用排他损失进行优化,减少无关数据对于特征学习的干扰,避免了无标签数据的浪费。在标签估计时,设计了一个联合距离度量,该度量不仅考虑了无标签数据和有标签数据间的直接联系,还参考了有标签数据近邻的信息,有效地提高了伪标签分配的准确率。（2）基于SAM注意力与相互近邻度量的单标注样本视频行人重识别方法。在单标注样本视频行人重识别方法中,极少采用复杂的结构来提升特征提取能力,因为复杂的网络会带来巨大的计算量,使得训练模型花费的时间变久。为了提升网络的特征提取能力,同时不增加计算的负担,在Res Net-50中嵌入SAM注意力模块,该模块不会增加网络的参数,也不必过多调整网络的结构。在分配伪标签时,本文借鉴了k相互近邻编码的思想,即互为k相互近邻的两个样本极可能属于同一个类别,并将相互近邻距离作为标签估计的度量。该度量由马氏距离和杰卡德距离构成,提高了标签预测的精度。本文的方法在两个大型视频数据集MARS和DukeMTMC-Video Re ID上进行大量实验。与其他方法相比,标签估计更准确,模型判别力更强。
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