基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的行人重識別算法研究

基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的行人重識別算法研究

摘要：

行人重識別是計算機視覺領(lǐng)域中的一個重要研究方向，其旨在解決在不同監(jiān)控視頻場景下，對同一行人進行準確地跨攝像頭重新識別的問題。本文主要通過研究基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（DeepConvolutionalNeuralNetworks,DCNN）的行人重識別算法，提出了一種在復雜多變的場景下能夠準確識別行人的方法。

1.引言

近年來，隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，行人重識別在視頻監(jiān)控、智能交通等領(lǐng)域廣泛應用。然而，由于攝像頭視角、光照條件和行人外貌等因素的變化，行人重識別面臨著巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的行人重識別方法主要采用手工設計的特征，存在著特征表示能力受限以及對光照、姿態(tài)變化敏感等問題。而近年來基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的方法在圖像識別領(lǐng)域取得了顯著成果，被廣泛應用于行人重識別領(lǐng)域。

2.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是一種具有多層卷積層和全連接層的神經(jīng)網(wǎng)絡。它能夠通過多個卷積層提取圖像的低級特征，然后通過全連接層進行高層特征的學習和表示。在行人重識別任務中，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠自動學習到更具有魯棒性的特征表示，從而提高行人重識別的準確度。

3.行人重識別數(shù)據(jù)集

選擇合適的數(shù)據(jù)集對于行人重識別算法的研究至關(guān)重要。市面上已有多個公開的行人重識別數(shù)據(jù)集，如Market-1501、DukeMTMC-reID等。本文選擇了Market-1501數(shù)據(jù)集作為實驗的基礎(chǔ)。

4.基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的行人重識別算法

為了在復雜多變的場景下準確地識別行人，本文提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的行人重識別算法。首先，通過預訓練的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取行人圖像特征。然后，通過局部特征融合和全局特征融合兩個模塊對特征進行融合。最后，通過度量學習方法計算行人圖像之間的相似度，并采用最近鄰算法進行重識別。

5.實驗結(jié)果和分析

本文在Market-1501數(shù)據(jù)集上進行了實驗，并與傳統(tǒng)方法進行了對比。實驗結(jié)果表明，基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的行人重識別算法在準確度和魯棒性方面都有顯著提高。與此同時，算法對光照條件和姿態(tài)變化等因素具有較好的魯棒性。

6.總結(jié)與展望

本文研究了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的行人重識別算法，并在Market-1501數(shù)據(jù)集上進行了實驗。實驗結(jié)果表明，該算法在行人重識別任務中具有較高的準確度和魯棒性。然而，仍然存在一些局限性，如算法對遮擋和圖像分辨率較低的情況還不夠穩(wěn)健。未來研究可以進一步改進算法，提高魯棒性和泛化性能。

關(guān)鍵詞：行人重識別，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，特征表示，數(shù)據(jù)集，實驗結(jié)本文提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的行人重識別算法，并在Market-1501數(shù)據(jù)集上進行了實驗。實驗結(jié)果表明，該算法在準確度和魯棒性方面都有顯著提高，對光照條件和姿態(tài)變化等因素具有較好的魯棒性。然而，該算法在遮擋和圖像分辨率較低的情況下仍存在一定的局限性。