基于多尺度特征和無監(jiān)督數(shù)據(jù)增強的遮擋行人重識別

基于多尺度特征和無監(jiān)督數(shù)據(jù)增強的遮擋行人重識別

摘要：隨著行人重識別技術(shù)的不斷發(fā)展，遮擋行人的重識別問題成為一個具有挑戰(zhàn)性的任務。本文提出了一種方法，旨在提高對遮擋行人的識別準確性。首先，我們提出了一種基于多尺度特征的行人重識別模型。其次，我們引入了無監(jiān)督數(shù)據(jù)增強的方法，通過在訓練集中生成虛假的遮擋行人樣本，提高了模型對遮擋行人的魯棒性和泛化能力。實驗結(jié)果表明，所提方法在遮擋行人重識別任務中取得了較好的性能，具有較高的準確性和魯棒性。

關(guān)鍵詞：行人重識別；遮擋行人；多尺度特征；無監(jiān)督數(shù)據(jù)增強

1.引言

行人重識別是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向，其旨在從不同攝像機中獲取的行人圖像中準確識別同一個行人。然而，由于行人圖像中常常存在遮擋等問題，遮擋行人的重識別成為了一個具有挑戰(zhàn)性的任務。傳統(tǒng)的行人重識別方法通常基于手工設(shè)計的特征，在遇到遮擋行人時表現(xiàn)不穩(wěn)定。因此，本文提出了一種方法，旨在提高對遮擋行人的準確識別能力。

2.方法

2.1多尺度特征

為了克服行人圖像中遮擋帶來的問題，本文提出了一種基于多尺度特征的行人重識別模型。該模型通過在圖像中提取多個尺度的特征，綜合考慮行人的全局和局部信息。具體而言，我們通過使用圖像金字塔和基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取器，從不同尺度上提取行人圖像的特征。然后，我們將不同尺度的特征進行融合，得到最終的多尺度特征表示。這樣做可以提高對遮擋行人的識別準確性。

2.2無監(jiān)督數(shù)據(jù)增強

為了提高模型對遮擋行人的魯棒性和泛化能力，本文引入了無監(jiān)督數(shù)據(jù)增強的方法。具體而言，我們在訓練集中生成虛假的遮擋行人樣本。首先，我們通過圖像處理技術(shù)生成遮擋行人的圖像塊，然后將其嵌入到訓練集的其他圖像中形成新的樣本。通過無監(jiān)督學習的方法，我們訓練模型從這些增強后的樣本中學習到更具魯棒性的特征表示。實驗證明，無監(jiān)督數(shù)據(jù)增強可以有效地提高對遮擋行人的識別能力。

3.實驗結(jié)果與分析

我們在行人重識別數(shù)據(jù)集上進行了實驗，評估了所提方法的性能。實驗結(jié)果表明，方法在準確性和魯棒性方面表現(xiàn)出色。相比傳統(tǒng)方法，所提方法在處理遮擋行人時具有更高的識別準確性，能夠有效降低遮擋帶來的問題。

4.結(jié)論與展望

本文提出了一種方法。通過綜合考慮行人圖像的全局和局部信息，以及引入無監(jiān)督數(shù)據(jù)增強的方法，該方法能夠提高對遮擋行人的識別準確性和魯棒性。未來的工作可以進一步研究如何結(jié)合其他先進的計算機視覺技術(shù)，進一步提升遮擋行人重識別的性能綜合多尺度特征和無監(jiān)督數(shù)據(jù)增強的遮擋行人重識別方法在實驗中表現(xiàn)出色，有效提高了對遮擋行人的識別準確性和魯棒性。與傳統(tǒng)方法相比，該方法能夠更準確地處理遮擋行人，減少了遮擋帶來的問題。本研究為解決遮擋行人