行人重识别技术

第1部分 绪论 第1章 行人重识别概论 3 1.1 课题背景与意义 3 1.2 行人重识别研究现状与进展 4 1.2.1 基于图像的行人重识别研究 5 1.2.2 基于视频的行人重识别研究 6 1.2.3 分类与评价方法 6 1.3 行人重识别研究不足与展望 7 1.4 本书的内容安排 9 参考文献 9 第2章 行人重识别研究综述 11 2.1 传统的行人重识别方法 12 2.1.1 基于特征表示的方法 12 2.1.2 基于匹配模型的方法 15 2.1.3 基于距离度量学习的方法 16 2.1.4 稀疏表示相关技术 22 2.2 基于深度学习的方法 24 2.3 行人重识别数据库现状 27 2.3.1 基于图像的数据库 27 2.3.2 基于视频的数据库 29 参考文献 31 第2部分 度量学习在行人重识别中的应用与研究 第3章 基于负样本区别对待的度量学习行人重识别算法 35 3.1 伪装者样本定义及本章研究内容 35 3.2 伪装者样本与正确匹配样本对的对应关系及伪装者样本去除 37 3.3 基于负样本区别对待的度量学习 38 3.3.1 负样本划分 39 3.3.2 问题建模 39 3.3.3 目标函数优化 40 3.4 实验设置与结果 41 3.4.1 VIPeR数据集上的实验结果 42 3.4.2 ETHZ数据集上的实验结果 43 3.4.3 i-LIDS数据集上的实验结果 43 3.5 LISTEN有效性评估 44 3.5.1 对称三元组约束的作用 44 3.5.2 良好可分负样本的作用 45 参考文献 46 第4章 基于集合的度量学习行人重识别算法 48 4.1 基于集合的度量学习与本章的研究内容 48 4.2 与SI2DL相关的工作 50 4.2.1 基于视频的行人重识别 50 4.2.2 基于集合的度量学习 51 4.3 视频内和视频间度量学习方法 51 4.3.1 问题建模 51 4.3.2 目标函数优化 53 4.3.3 计算复杂度和收敛性分析 56 4.4 实验设置与结果 56 4.4.1 iLIDS-VID数据集上的实验结果 57 4.4.2 PRID 2011数据集上的实验结果 58 4.5 对SI2DL的讨论与分析 59 4.5.1 学习一对距离度量与一个公共度量的比较 59 4.5.2 视频内和视频间距离度量的维度的影响 60 4.5.3 和其他基于集合的度量学习方法对比 60 参考文献 61 第5章 其他相关的度量学习技术 63 5.1 NK3ML 63 5.2 HAP2S 65 5.3 深度度量嵌入 67 参考文献 69 第3部分 字典学习在行人重识别中的应用与研究 第6章 基于投影和异质字典对学习的图像到视频行人重识别 73 6.1 图像到视频行人重识别研究基础与本章的研究内容 73 6.2 基于投影和异质字典对学习的方法 75 6.2.1 问题建模 75 6.2.2 目标函数优化 77 6.2.3 计算复杂度 79 6.2.4 使用学到的字典对和映射矩阵进行图像到视频的行人重识别 80 6.2.5 和已有字典学习方法的比较 80 6.3 实验设置与结果 81 6.3.1 数据集介绍 81 6.3.2 实验设置 81 6.3.3 结果和分析 82 6.4 对PHDL的讨论和分析 84 6.4.1 特征投影矩阵的作用 84 6.4.2 字典和特征投影矩阵的大小的影响 84 6.4.3 参数分析 85 6.4.4 收敛性分析 87 参考文献 87 第7章 基于半耦合低秩鉴别字典的超分辨率行人重识别算法 89 7.1 低分辨率行人重识别分析 89 7.1.1 研究动机 90 7.1.2 主要贡献 91 7.2 与SLD2L相关的工作 91 7.2.1 基于耦合字典学习的图像超分辨率方法 92 7.2.2 基于半监督耦合字典学习的行人重识别方法 92 7.2.3 半耦合字典学习方法 92 7.2.4 与相关方法对比 93 7.3 半耦合低秩鉴别字典学习方法 94 7.3.1 问题建模 94 7.3.2 目标函数优化 96 7.4 多视图半耦合低秩鉴别字典学习方法 99 7.5 利用学到的字典和映射进行超分辨率行人重识别 102 7.5.1 半耦合低秩鉴别字典学习方法用于重识别 102 7.5.2 多视图半耦合低秩鉴别字典学习方法用于重识别 103 7.6 实验设置与结果 104 7.7 对SLD2L和MSLD2L的讨论和分析 112 7.7.1 目标函数中各功能项的作用 112 7.7.2 图像块大小的影响 113 7.7.3 聚类个数的影响 113 7.7.4 字典大小的影响 114 7.7.5 低分辨率测试图像的分辨率的影响 115 7.7.6 Probe图像为混合分辨率情况下的对比 115 7.7.7 低分辨率训练图像的分辨率的影响 115 7.7.8 特征数量的影响 116 7.7.9 MVSLD2L和SSCDL方法的进一步比较 117 7.7.10 计算代价 118 参考文献 118 第8章 基于双重特征的字典学习 120 8.1 背景与贡献 120 8.1.1 研究内容 120 8.1.2 相关工作 121 8.2 基于双重特征的度量学习 124 8.2.1 算法基本思想 124 8.2.2 目标函数介绍 125 8.2.3 目标函数求解 126 8.3 基于稀疏表示的多字典学习 127 8.3.1 问题建模 127 8.3.2 目标函数优化 129 8.3.3 目标函数求解 129 8.3.4 算法总结 131 8.4 实验设置与结果 132 8.4.1 基于双重特征的度量学习算法实验 133 8.4.2 基于稀疏表示的多字典学习算法实验 136 参考文献 140 第9章 其他相关的字典学习技术 142 9.1 CPDL 142 9.2 DSPDL 143 9.3 拉普拉斯正则字典学习 144 参考文献 145 第4部分 深度学习在行人重识别中的应用与研究 第10章 基于对称三元组约束的深度度量学习 149 10.1 关于负类样本的分割问题 150 10.2 基于对称三元组约束及易区分样本区别对待的深度度量学习 151 10.2.1 样本预计算 151 10.2.2 问题建模 151 10.2.3 目标函数优化 152 10.2.4 STDML在行人重识别中的应用 154 10.3 数据集 154 10.4 实验细节 154 10.5 实验结果 155 参考文献 156 第11章 基于跨模态特征生成和目标信息保留的无监督图像到视频匹配的行人 重识别算法 158 11.1 引言 158 11.2 无监督图像到视频的行人重识别模型 160 11.2.1 问题建模 160 11.2.2 特征表示 160 11.2.3 跨模态特征生成和目标信息保留 161 11.2.4 跨模态行人重识别方法 162 11.2.5 与其他GAN方法的对比 163 11.3 实验与分析 163 11.3.1 数据集介绍 164 11.3.2 实验细节 164 11.3.3 结果与分析 165 11.3.4 讨论 166 参考文献 167 第12章 行人重识别中其他典型的深度学习方法 169 12.1 通过GAN生成的无标签样本 169 12.1.1 目标函数构建 169 12.1.2 实验设置与结果 170 12.2 循环卷积网络在视频行人重识别中的应用 171 12.2.1 Siamese网络基础 171 12.2.2 实验设置与结果 172 参考文献 173 第5部分 行人重识别数据库采集方法 第13章 行人重识别数据库的采集方法 177 13.1 场景设定与相机部署 177 13.2 行人分割与归一化 180 参考文献 181