鉴别性特征学习模型实现跨摄像头下行人即时对齐

摘要：

为解决由于采用延后的关联算法而造成目标错误匹配和子序列漏匹配的问题,提出一种使用鉴别性特征学习模型实现跨摄像头下行人即时对齐的方法.首先基于孪生网络模型整合行人分类和行人身份鉴别模型,仅通过目标行人的单帧信息就可习得具有良好鉴别性的行人外观特征,完成行人相似性值计算;其次提出跨摄像头行人即时对齐模型,根据行人外观、时序和空间3个方面的关联适配度实时建立最小费用流图并求解.实验结果表明,在行人重识别数据集Market-1501和CUHK03上,行人分类和身份鉴别模型的融合能显著提升特征提取的有效性且泛化能力良好,性能全面优于Gate-SCNN与S-LSTM方法;进一步地,在非重叠区域的跨摄像头行人跟踪的基准数据集NLPR_MCT上,该方法的行人即时关联精度比2014年ECCV跨摄像头行人跟踪冠军的延后关联算法高出了3.3％,仅次于当前最高精度算法6.6％,应用于跨摄像头跟踪时,跟踪精度亦超过当前的大部分算法.

关键词：行人即时对齐、鉴别性特征学习模型、卷积孪生网络

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：福建省产学合作重大项目2016H6010;福建省自然科学基金2018J01794;福建省引导性基金2016Y0060;福建省卫生教育联合攻关计划项目WKJ2016-2-26

在线出版日期：2019-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：602-611