【摘 要】
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人们从视频监控网络中获取海量的视频数据,若是通过传统人工方式分析大量的视频信息则非常困难。通过行人重识别（Person Re-identification,Re-ID）分析大规模视频信息,对视频监控、目标追踪、智能安防等领域有极大的研究价值。在由多个摄像机构建的视频监控网络中,行人由于受到光照条件变化、行人姿态变化、背景杂乱、摄像机角度差异等影响,致使在不同摄像机视角下或在同一摄像机其他时刻下成像
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人们从视频监控网络中获取海量的视频数据,若是通过传统人工方式分析大量的视频信息则非常困难。通过行人重识别（Person Re-identification,Re-ID）分析大规模视频信息,对视频监控、目标追踪、智能安防等领域有极大的研究价值。在由多个摄像机构建的视频监控网络中,行人由于受到光照条件变化、行人姿态变化、背景杂乱、摄像机角度差异等影响,致使在不同摄像机视角下或在同一摄像机其他时刻下成像存在一定的差异。特别在日间和夜间两种不同情况下,由于摄像机成像原理不同,导致行人所成图像存在着巨大的跨模态差异,增大了Re-ID的挑战性。针对跨模态行人重识别（Cross-Modality Person Re-identification,CM-ReID）问题,提出了两种算法,主要工作如下:1.提出了基于对称网络的跨模态行人重识别算法。该算法首先提出了基于概率分布的模态混淆观点,通过该观点混淆两种模态下行人图像的概率分布,从而对齐模态;该算法在此基础上采用对称网络提取模态特异性特征与模态共享特征,减小可见光与红外光两种模态间的差异;为了进一步对齐特征,该算法采用了具有更多空间结构信息的中间层特征信息,并利用混合三元损失来优化网络,缩小模态间与模态内差异。本算法在Reg DB数据集和SYSU-MM01数据集进行了实验验证,实验结果表明了该算法的可行性。2.介绍了基于图像着色的跨模态行人重识别算法。本算法所提出的网络由图像着色模块和特征提取模块组成。该算法首次提出了通过图像着色方式给红外光图像赋予颜色信息,以减小红外光图像与可见光图像之间的外观差异,并对齐模态;其次为了减少两种模态间的特征差异,该算法利用提出的特征提取模块提取模态特异性特征与模态共享特征,并在不同的深度对齐特征,进一步优化网络,提高网络的鲁棒性。该算法在SYSU-MM01数据集上进行了大量的实验,结果证明了基于图像着色算法中各个模块的有效性。
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