基于度量学习的行人再识别算法研究

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随着计算机视觉技术的飞速发展和视频监控网络的建设,智能监控系统受到广泛关注。行人再识别技术是智能监控领域的一个热点话题。现有的数据集较小,造成小样本问题,使得学习得到的度量模型出现过拟合现象。因此,本文中基于现有度量学习算法,提出改进算法缓解小样本问题和过拟合问题。首先,本文对行人再识别问题的相关理论进行了学习研究。行人再识别通过提取图像的颜色和纹理特征形成对图像的表达,然后对样本特征数据进行分类和距离度量。由于行人图像分辨率较低,细节不明显,色彩和纹理信息更加显著。本文中对现有的图像特征表达算法进行了学习研究,详细阐述了相关特征表达模型的理论,结合任务需求和本文算法模型,本文中采用了 LOMO特征模型提取图像特征。其次,本文对基于度量学习方法的行人再识别技术进行了介绍,详细介绍了已有的优秀的行人再识别算法的思想。现有的基于度量学习的行人再识别方法,通过学习一个马氏距离来实现对样本相似性更准确的度量。在距离学习的过程中,通过约束正样本的距离小于负样本的距离,来实现度量距离的优化。根据约束条件的不同,算法的识别精度表现不同,本文中基于VIPeR数据库对这些算法进行了对比实验,并通过结果分析了算法的性能。最后,针对度量学习算法的过拟合问题和行人再识别任务中的小样本问题,本文中引入反馈机制,通过半监督学习方法对传统的度量学习算法进行改进,一方面增加了模型训练的样本数量,另一方面有效的抑制了过拟合现象。通过在三个常见的公开数据集上的测试,对比已有的较为先进的度量学习算法,验证了本文方法的有效性。
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