基于度量學(xué)習(xí)的行人再識別研究.pdf

1、隨著計算機視覺和模式識別的發(fā)展，行人再識別已成為防止?jié)撛诒┝κ录l(fā)生的有力工具。行人再識別是在非重疊視域中匹配同一行人目標的過程。由于從不同視角采集的行人圖像分辨率低，存在光照、姿態(tài)、背景變化及遮擋等問題，所以行人再識別一直是一項挑戰(zhàn)性的課題。為了克服這些問題，行人再識別技術(shù)分別從兩個不同的方面著手：提取魯棒性的行人特征和學(xué)習(xí)合適的距離度量。在本論文中，我更多地關(guān)注后者。針對行人再識別問題，本論文的主要工作如下：
　　1．對行人再

2、識別技術(shù)進行概述。首先對行人再識別技術(shù)的背景、意義和發(fā)展歷史進行了簡單闡述。然后根據(jù)行人再識別技術(shù)的側(cè)重點不同分別從特征提取和度量學(xué)習(xí)兩個方面闡述了現(xiàn)有的行人再識別方法。
　　2．研究基于核度量學(xué)習(xí)的行人再識別方法。核方法最大的優(yōu)勢就是在不知道具體的非線性映射函數(shù)的形式下，就可以將原始空間的數(shù)據(jù)向高維空間投影來提高分類能力。本文基于大間隔最近鄰（LMNN）、局部費舍判別分析(LFDA)和Null Foley Sammon變換（NF

3、ST）提出了三種核度量學(xué)習(xí)方法。在三個具有挑戰(zhàn)性的行人再識別數(shù)據(jù)庫上的實驗結(jié)果驗證了核度量學(xué)習(xí)方法的有效性。
　　3．提出基于非對稱幾何度量學(xué)習(xí)的行人再識別方法。它從幾何關(guān)系的角度針對每個特定的視角學(xué)習(xí)投影變換來提高對稱度量學(xué)習(xí)方法在行人再識別上的性能。對稱的度量學(xué)習(xí)方法對所有的視角學(xué)習(xí)單一的投影變換，然而這往往忽略了不同視角之間的差異性?；诜菍ΨQ幾何度量學(xué)習(xí)的方法可以解決對稱度量學(xué)習(xí)在行人再識別上的上述問題。在三個挑戰(zhàn)性的行人