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文档简介

基于时序多尺度互补特征的视频行人重识别基于时序多尺度互补特征的视频行人重识别

摘要：

视频行人重识别是计算机视觉领域的一个关键任务，对于实现视频监控、公共安全等领域的人员追踪和识别起着至关重要的作用。本文提出了一种基于时序多尺度互补特征的视频行人重识别方法。首先，通过传统的行人检测和跟踪算法获取视频中的行人序列，并在此基础上提取多尺度时序特征。然后，通过融合不同尺度特征的方式，构建了一种互补的特征表示。最后，利用监督学习方法进行行人重识别。

1.引言

随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，视频监控和公共安全等领域对行人重识别的需求越来越迫切。行人重识别任务旨在根据不同的视频序列中的行人图像，通过计算相似度来判断是否属于同一个行人。然而，由于光照、遮挡、姿态等因素的干扰，行人重识别任务面临着巨大的挑战。

2.相关工作

在过去的几年里，研究人员们提出了许多行人重识别方法。其中，基于深度学习的方法取得了较好的效果。这些方法主要集中在图像级特征提取和时序建模两个方面，但往往忽视了多尺度信息的利用。

3.方法介绍

本文提出的方法主要分为三步：行人序列获取、多尺度时序特征提取和互补特征融合。

3.1行人序列获取

利用传统的行人检测和跟踪算法，可以从视频中提取出连续的行人序列。这一步骤的目的是为后续的特征提取和建模做准备。

3.2多尺度时序特征提取

通过对行人序列进行采样和裁剪，得到不同尺度和时间的行人图像。然后，利用预训练的深度神经网络对每张行人图像提取图像级特征。接着，使用循环神经网络（RNN）对图像级特征进行时序建模，得到每个时间步的时序特征表示。

3.3互补特征融合

基于多尺度时序特征，我们通过融合不同尺度特征的方式构建了一种互补的特征表示。具体地说，我们将不同尺度特征进行拼接和相加操作，得到最终的特征表示。

4.行人重识别

在行人重识别过程中，我们将互补的特征表示输入到监督学习方法中进行训练。训练过程主要包括特征匹配和分类。对于给定的查询图片，我们计算其与图库中所有行人的相似度，然后选择相似度最高的结果作为重识别结果。

5.实验结果与分析

我们在公开的行人重识别数据集上进行了实验验证。结果表明，我们提出的方法在准确率和召回率等指标上都具有明显的提升。同时，通过定性分析，我们发现多尺度互补特征能够有效地解决光照、遮挡和姿态等问题。

6.结论与展望

本文提出了一种基于时序多尺度互补特征的视频行人重识别方法，通过行人序列获取、多尺度时序特征提取和互补特征融合的步骤，实现了对行人的准确重识别。然而，本方法仍然存在一些不足之处，如特征表示的效果还有待进一步提升。在未来的研究中，我们将继续改进和优化方法，以实现更准确和稳定的行人重识别本文提出了一种基于时序多尺度互补特征的视频行人重识别方法。通过行人序列获取、多尺度时序特征提取和互补特征融合的步骤，我们实现了对行人的准确重识别。实验结果表明，我们的方法在准确率和召回率上都有明显提升，并能有效解决光照、遮挡和

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