基于子空間學習的行人再識別研究.pdf

1、隨著人們對社會公共安全的日益關注，越來越多的監(jiān)控攝像頭被安裝在人群密集的公共場所，為公安部門維護公共安全和刑偵提供了不可或缺的重要工具。行人再識別是智能監(jiān)控的一個基本任務，目標是對監(jiān)控視頻中重復出現(xiàn)的行人進行匹配，它具有很高的實用性，然而也面臨許多諸如跨攝像頭拍攝角度差異、光照差異等帶來的挑戰(zhàn)。這個研究問題在近幾年來獲得了學界的廣泛關注，許多相關文章在重要的計算機視覺頂級會議上發(fā)表，并逐漸被應用到工業(yè)產(chǎn)品中。關于行人再識別的研究主要集中

2、在兩個方面：設計行人圖像特征提取和融合的方法；使用機器學習方法來學習跨攝像頭之間的行人圖像的匹配算法，如距離度量學習。本文從子空間學習角度出發(fā)研究了這兩部分的工作，主要的研究內容有：
　　①針對行人再識別中跨攝像頭圖像之間拍攝角度、光照變化等帶來的挑戰(zhàn)，以及為了獲取更多的行人本質的特征信息，本文結合計算機視覺中的成熟算法提出了對行人進行顏色、紋理和輪廓等方面提取特征的算法。最終提出的提取方法應用于行人圖像數(shù)據(jù)集在歐式距離和余弦距離