基于姿态归一化与知识驱动的换衣行人再识别研究
这是一篇关于行人再识别,知识图谱,拓扑推理,样式擦除,特征提取的论文, 主要内容为行人再识别旨在从非重叠视图的分布式多摄像头系统中识别出不同时空的目标行人。在实际场景中,需要检索的目标行人通常会受到光照、姿态变化以及视角变化等因素的影响。此外,行人通常会由于外部因素而改变他们的服装特征,因此如何在长期拍摄的场景下保证服装一致性也成为了行人再识别的一项重要挑战。针对上述问题,本文对现有的行人再识别方法深入分析研究,提出基于样式擦除与双通道融合的姿态归一化方法和基于知识驱动与拓扑推理的换衣再识别方法。基于上述研究内容,设计并实现面向换衣场景的行人再识别系统。本文的研究工作具体如下:(1)提出一种基于样式擦除与双通道融合的姿态归一化方法,以提升行人再识别在姿态变化环境中的鲁棒性和准确率。首先利用实例归一化对图像中的样式进行擦除,而后提出内容注意力机制恢复行人的鉴别性特征。其次,设计双通道融合的姿态归一化模块,利用姿态编码器提取行人姿态信息来辅助再识别,从而减少行人匹配过程因特征不对齐产生的识别误差。实验表明该方法可以有效提高行人在姿态变化下的识别效果。(2)提出一种基于知识驱动与拓扑推理的换衣再识别方法,以提升行人在换衣场景下的识别准确率。首先通过构建知识图谱捕获外部因素和摄像头拓扑的语义关系,并将获取的知识嵌入到时空图卷积中,以提高拓扑推理的准确性。其次,利用摄像头逻辑拓扑信息提取具有强关联的群体服装信息,并利用辅助信息预测目标行人在特定时期的服装特征,以减少服装变化带来的消极影响。经过对比实验和消融实验得出的结果表明本方案可以有效提高行人在服装变换情况下的识别效果。(3)基于上述研究内容,设计并实现面向换衣场景的行人再识别系统。该系统主要包括信息上传模块、样式归一化模块、摄像头逻辑拓扑推理模块、换衣行人再识别模块以及信息存储模块。实验表明本系统能够有效在长期拍摄的监控环境中实现快速检索目标行人,具有一定的社会应用价值。
基于姿态归一化与知识驱动的换衣行人再识别研究
这是一篇关于行人再识别,知识图谱,拓扑推理,样式擦除,特征提取的论文, 主要内容为行人再识别旨在从非重叠视图的分布式多摄像头系统中识别出不同时空的目标行人。在实际场景中,需要检索的目标行人通常会受到光照、姿态变化以及视角变化等因素的影响。此外,行人通常会由于外部因素而改变他们的服装特征,因此如何在长期拍摄的场景下保证服装一致性也成为了行人再识别的一项重要挑战。针对上述问题,本文对现有的行人再识别方法深入分析研究,提出基于样式擦除与双通道融合的姿态归一化方法和基于知识驱动与拓扑推理的换衣再识别方法。基于上述研究内容,设计并实现面向换衣场景的行人再识别系统。本文的研究工作具体如下:(1)提出一种基于样式擦除与双通道融合的姿态归一化方法,以提升行人再识别在姿态变化环境中的鲁棒性和准确率。首先利用实例归一化对图像中的样式进行擦除,而后提出内容注意力机制恢复行人的鉴别性特征。其次,设计双通道融合的姿态归一化模块,利用姿态编码器提取行人姿态信息来辅助再识别,从而减少行人匹配过程因特征不对齐产生的识别误差。实验表明该方法可以有效提高行人在姿态变化下的识别效果。(2)提出一种基于知识驱动与拓扑推理的换衣再识别方法,以提升行人在换衣场景下的识别准确率。首先通过构建知识图谱捕获外部因素和摄像头拓扑的语义关系,并将获取的知识嵌入到时空图卷积中,以提高拓扑推理的准确性。其次,利用摄像头逻辑拓扑信息提取具有强关联的群体服装信息,并利用辅助信息预测目标行人在特定时期的服装特征,以减少服装变化带来的消极影响。经过对比实验和消融实验得出的结果表明本方案可以有效提高行人在服装变换情况下的识别效果。(3)基于上述研究内容,设计并实现面向换衣场景的行人再识别系统。该系统主要包括信息上传模块、样式归一化模块、摄像头逻辑拓扑推理模块、换衣行人再识别模块以及信息存储模块。实验表明本系统能够有效在长期拍摄的监控环境中实现快速检索目标行人,具有一定的社会应用价值。
基于姿态归一化与知识驱动的换衣行人再识别研究
这是一篇关于行人再识别,知识图谱,拓扑推理,样式擦除,特征提取的论文, 主要内容为行人再识别旨在从非重叠视图的分布式多摄像头系统中识别出不同时空的目标行人。在实际场景中,需要检索的目标行人通常会受到光照、姿态变化以及视角变化等因素的影响。此外,行人通常会由于外部因素而改变他们的服装特征,因此如何在长期拍摄的场景下保证服装一致性也成为了行人再识别的一项重要挑战。针对上述问题,本文对现有的行人再识别方法深入分析研究,提出基于样式擦除与双通道融合的姿态归一化方法和基于知识驱动与拓扑推理的换衣再识别方法。基于上述研究内容,设计并实现面向换衣场景的行人再识别系统。本文的研究工作具体如下:(1)提出一种基于样式擦除与双通道融合的姿态归一化方法,以提升行人再识别在姿态变化环境中的鲁棒性和准确率。首先利用实例归一化对图像中的样式进行擦除,而后提出内容注意力机制恢复行人的鉴别性特征。其次,设计双通道融合的姿态归一化模块,利用姿态编码器提取行人姿态信息来辅助再识别,从而减少行人匹配过程因特征不对齐产生的识别误差。实验表明该方法可以有效提高行人在姿态变化下的识别效果。(2)提出一种基于知识驱动与拓扑推理的换衣再识别方法,以提升行人在换衣场景下的识别准确率。首先通过构建知识图谱捕获外部因素和摄像头拓扑的语义关系,并将获取的知识嵌入到时空图卷积中,以提高拓扑推理的准确性。其次,利用摄像头逻辑拓扑信息提取具有强关联的群体服装信息,并利用辅助信息预测目标行人在特定时期的服装特征,以减少服装变化带来的消极影响。经过对比实验和消融实验得出的结果表明本方案可以有效提高行人在服装变换情况下的识别效果。(3)基于上述研究内容,设计并实现面向换衣场景的行人再识别系统。该系统主要包括信息上传模块、样式归一化模块、摄像头逻辑拓扑推理模块、换衣行人再识别模块以及信息存储模块。实验表明本系统能够有效在长期拍摄的监控环境中实现快速检索目标行人,具有一定的社会应用价值。
基于姿态归一化与知识驱动的换衣行人再识别研究
这是一篇关于行人再识别,知识图谱,拓扑推理,样式擦除,特征提取的论文, 主要内容为行人再识别旨在从非重叠视图的分布式多摄像头系统中识别出不同时空的目标行人。在实际场景中,需要检索的目标行人通常会受到光照、姿态变化以及视角变化等因素的影响。此外,行人通常会由于外部因素而改变他们的服装特征,因此如何在长期拍摄的场景下保证服装一致性也成为了行人再识别的一项重要挑战。针对上述问题,本文对现有的行人再识别方法深入分析研究,提出基于样式擦除与双通道融合的姿态归一化方法和基于知识驱动与拓扑推理的换衣再识别方法。基于上述研究内容,设计并实现面向换衣场景的行人再识别系统。本文的研究工作具体如下:(1)提出一种基于样式擦除与双通道融合的姿态归一化方法,以提升行人再识别在姿态变化环境中的鲁棒性和准确率。首先利用实例归一化对图像中的样式进行擦除,而后提出内容注意力机制恢复行人的鉴别性特征。其次,设计双通道融合的姿态归一化模块,利用姿态编码器提取行人姿态信息来辅助再识别,从而减少行人匹配过程因特征不对齐产生的识别误差。实验表明该方法可以有效提高行人在姿态变化下的识别效果。(2)提出一种基于知识驱动与拓扑推理的换衣再识别方法,以提升行人在换衣场景下的识别准确率。首先通过构建知识图谱捕获外部因素和摄像头拓扑的语义关系,并将获取的知识嵌入到时空图卷积中,以提高拓扑推理的准确性。其次,利用摄像头逻辑拓扑信息提取具有强关联的群体服装信息,并利用辅助信息预测目标行人在特定时期的服装特征,以减少服装变化带来的消极影响。经过对比实验和消融实验得出的结果表明本方案可以有效提高行人在服装变换情况下的识别效果。(3)基于上述研究内容,设计并实现面向换衣场景的行人再识别系统。该系统主要包括信息上传模块、样式归一化模块、摄像头逻辑拓扑推理模块、换衣行人再识别模块以及信息存储模块。实验表明本系统能够有效在长期拍摄的监控环境中实现快速检索目标行人,具有一定的社会应用价值。
冬奥小镇主动学习与条件匹配行人再识别系统设计与实现
这是一篇关于行人再识别,人在回路,主动学习,微服务,云原生的论文, 主要内容为为提升冬奥智慧小镇多场景活动、跨业态运营的智慧运营平台服务能力,冬奥小镇拟对小镇资源进行数字化分析建模。为构建公交乘客数字化模型,本文基于行人再识别算法分析行人图片,实现了乘车行人的识别。进一步地,本文设计了行人再识别条件匹配方法,该方法可以关联行人身份和行人上下车动作,实现对行人乘车轨迹的追溯。考虑到行人再识别深度模型部署时广泛存在的数据分布偏移问题,本文研究了基于主动学习的开放数据集行人再识别,以较少样本量纠正部署域数据和训练域数据间的分布偏移。并且,为有效评估主动学习在行人再识别中的效果,减少主动学习评估过程中的手工标注操作,本文设计了一种行人再识别主动学习仿真测试框架。此外,本文提出了一个基于微服务的行人自识别分布式系统设计和架构方案,优化了微服务架构中接口权限认证困难的问题,并实现了主动学习与条件匹配行人再识别。该行人再识别系统基于面向对象设计,为行人再识别主动学习中的数据采样、数据标注、模型评估等步骤设计了独立的模块并满足里氏替换原则,可以为行人再识别主动学习和应用研究提供支撑。主要工作如下:1.设计了一种可以结合行人再识别和行人上下车动作检测结果的行人再识别条件匹配框架。本文基于分布式微服务实现该框架,可用于检索具有特定乘车行为的行人。2.设计了一种行人再识别主动学习框架。考虑到开放世界行人再识别的数据分布偏移问题,本文研究了基于主动学习的行人再识别模型迭代机制。通过消融实验,主动学习条件下行人再识别模型性能相较于随机采样提升更快,节约了手工标注量。3.设计了一种行人再识别主动学习仿真测试框架。基于掩盖部分真值数据集的主动学习仿真测试方法,本文设计了一种无需重复手工标注即可模拟人在回路的行人再识别模型迭代方法,可用于评估主动学习算法的部分性能。4.开发了一个基于微服务架构的主动学习与条件匹配行人再识别系统。为保护接口安全,本文实现了 RBAC热更新响应式API网关,对不同身份的用户提供不同的开放API操作权限,并通过响应式编程、分布式缓存等方式优化网关性能。在系统部署过程中,本文使用开发运维一体化方法,简化服务运维操作,有助于敏捷开发和快速迭代。并且,业务和算法分别在多个微服务中实现和部署。相比较单体架构,所提方案具有更良好的伸缩性和可扩展性。
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