基于外貌特征的目标再识别

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1、硕士学位论文基于外貌特征的目标再识别研究生姓名:宋亚玲导师姓名:张良教授2016年4月23日分类号:TP391.4密级:公开UDC:004.93学号:1304036中国民航大学硕士学位论文基于外貌特征的目标再识别研究生姓名:宋亚玲导师姓名:张良教授申请学位级别:工学硕士学科专业名称:信息与通信工程所在院系:电子信息与自动化学院论文答辩日期:2016年4月23日2016年4月23日PersonRe-identificationBasedonApparentFeaturesADissertationSubmittedtoCivilAvia

2、tionUniversityofChinaFortheAcademicDegreeofMasterofScienceBYSONGYalingSupervisedbyProf.ZHANGLiangCollegeofElectronicInformationandAutomationCivilAviationUniversityofChinaApril2016基于外貌特征的目标再识别本文得到了以下项目资助:国家自然科学基金民航联合研究基金(61179045)摘要随着网络技术的发展和图像采集技术的提高,视频监控被大量普及,应用于多个领域。视

3、频监控数量的日益增加,给视频分析带来了严重的挑战,对视频分析的智能化要求越来越高。目标再识别是智能视频监控的重要研究方向,研究的是在非重叠视域下,一个感兴趣的目标是否在其他摄像场景下出现,这在目标跟踪、刑事侦查中的嫌疑人查找等领域有着重要作用。视频监控的环境复杂性,给再识别带来了很大的挑战。本文基于目标的外貌特征,从特征设计的角度出发,提高目标特征描述的鲁棒性。针对不同摄像头间的视角变化和人的姿态变化,考虑基于块的匹配,提出基于超像素分割的再识别方法,降低这两种变化的影响。使用超像素分割方法将人体目标图像分成多个部分,基于超像素结合单

4、词包框架表征局部特征。具体做法是:从训练集中提取密集SIFT特征,聚类形成单词包模型中的词典,对于目标图片,先将其进行超像素分割,把提取的密集SIFT特征映射到词典,得到对应的词汇索引,然后统计每个超像素中的词频分布,得到超像素特征描述。并在超像素特征描述的基础上,将每个超像素中像素的平均颜色信息加入,作为改进超像素特征,增强超像素描述特征的稳定性。最后使用EMD距离计算目标间超像素特征的相似性。超像素特征作为一种局部纹理特征,忽略了目标的整体特性,提出了颜色特征和超像素特征融合的人体目标再识别方法,使用对光照变化不敏感的加权色调直方

5、图作为全局特征,并分别使用巴氏距离和EMD距离共同度量目标之间的相似性。融合特征在VIPeR数据集和PRID450s数据集上实验,验证了本文方法的有效性。关键词:人体目标再识别;颜色特征;超像素特征;EMD距离;特征融合IAbstractWiththedevelopmentofnetworktechnologyandtheenhancementofimageacquisitiontechnology,videomonitoringhasbeenwidelyusedinmanyfields.Theincreasingvideosbrin

6、gseriouschallengestovideoanalysis,sotheintelligentvideoanalysisisneeded.Personre-identificationisoneoftheimportantresearchesinintelligentvideosurveillance,whichaimstoassociatepeopleacrosscameraviewsatdifferentlocationsandtimeinadistributedmulti-camerasurveillancesystem.

7、Anditunderpinsmanycrucialapplicationssuchaslong-termmulti-cameratrackingandsuspectssearch.Becauseofthecomplexenvironmentanddifferentviewanglesofcameras,personre-identificationhasbeenoneofthemostchallengingproblems.Inordertodealwiththechallenges,featuresbasedontheappeara

8、ncearedesignedtoimprovetherobustnessoftargetcharacterdescription.Todealwiththedifferenceofviewangleschangebetw

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