發(fā)布時間：2018-06-16 19:22

  本文選題：人體目標再識別 + 度量學習��； 參考：《中國圖象圖形學報》2017年04期

【摘要】：目的人體目標再識別的任務是匹配不同攝像機在不同時間、地點拍攝的人體目標。受光照條件、背景、遮擋、視角和姿態(tài)等因素影響,不同攝相機下的同一目標表觀差異較大。目前研究主要集中在特征表示和度量學習兩方面。很多度量學習方法在人體目標再識別問題上了取得了較好的效果,但對于多樣化的數據集,單一的全局度量很難適應差異化的特征。對此,有研究者提出了局部度量學習,但這些方法通常需要求解復雜的凸優(yōu)化問題,計算繁瑣。方法利用局部度量學習思想,結合近幾年提出的XQDA(cross-view quadratic discriminant analysis)和MLAPG(metric learning by accelerated proximal gradient)等全局度量學習方法,提出了一種整合全局和局部度量學習框架。利用高斯混合模型對訓練樣本進行聚類,在每個聚類內分別進行局部度量學習;同時在全部訓練樣本集上進行全局度量學習。對于測試樣本,根據樣本在高斯混合模型各個成分下的后驗概率將局部和全局度量矩陣加權結合,作為衡量相似性的依據。特別地,對于MLAPG算法,利用樣本在各個高斯成分下的后驗概率,改進目標損失函數中不同樣本的損失權重,進一步提高該方法的性能。結果在VIPeR、PRID 450S和QMUL GRID數據集上的實驗結果驗證了提出的整合全局—局部度量學習方法的有效性。相比于XQDA和MLAPG等全局方法,在VIPeR數據集上的匹配準確率提高2.0%左右,在其他數據集上的性能也有不同程度的提高。另外,利用不同的特征表示對提出的方法進行實驗驗證,相比于全局方法,匹配準確率提高1.3%3.4%左右。結論有效地整合了全局和局部度量學習方法,既能對多種全局度量學習算法的性能做出改進,又能避免局部度量學習算法復雜的計算過程。實驗結果表明,對于使用不同的特征表示,提出的整合全局—局部度量學習框架均可對全局度量學習方法做出改進。
[Abstract]:Objective the task of human target recognition is to match the human target taken by different camera at different time and place. Under the influence of illumination conditions, background, occlusion, angle of view and posture, the same target appearance is different under different cameras. At present, the research focuses on two aspects: feature representation and metric learning. Many metric learning methods have achieved good results in the problem of human body target re-recognition, but for a variety of data sets, a single global metric is difficult to adapt to the characteristics of differentiation. Some researchers have proposed local metric learning, but these methods usually need to solve complex convex optimization problems. Methods using the idea of local metric learning and combining the global metric learning methods such as XQDA-cross-view quadratic discriminant analysis) and MLAPGmetric learning by accelerated proximal gradient) proposed in recent years, a framework for integrating global and local metric learning is proposed. The Gao Si hybrid model is used to cluster the training samples, and the local metric learning is carried out in each cluster, and the global metric learning is carried out on all the training sample sets. For the test samples, the local and global measurement matrices are weighted according to the posterior probability of the samples under each component of the Gao Si mixed model as the basis for measuring similarity. In particular, for the MLAPG algorithm, the loss weights of different samples in the target loss function are improved by using the posteriori probability of the samples under each Gao Si component, and the performance of the method is further improved. Results the experimental results on the VIPeRNPRID450S and QMUL-GRID datasets verify the effectiveness of the proposed integrated global-local metric learning method. Compared with the global methods such as XQDA and MLAPG, the matching accuracy on VIPeR dataset is improved by about 2.0%, and the performance on other datasets is improved to some extent. In addition, the experimental results show that the matching accuracy of the proposed method is about 3.4% higher than that of the global method. Conclusion effective integration of global and local metric learning methods can not only improve the performance of various global metric learning algorithms, but also avoid the complex computing process of local metric learning algorithms. The experimental results show that the proposed integrated global-local metric learning framework can improve the global metric learning method.
【作者單位】： 上海交通大學自動化系系統(tǒng)控制與信息處理教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(61273285,61673269,61375019)~~
【分類號】：TP181

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本文編號：2027835