由于CNN可以自动从原始的图像数据中根据任务需求自动提取出表征特征(Representation),所以有些研究者把行人重识别问题看做分类(Classification/Identification)问题或者验证(Verification)问题:(1)分类问题是指利用行人的ID或者属性等作为训练标签来训练模型;(2)验证问题是指输入一对(两张)行人图片,让网络来学习这两张图...
在智能视频监控应用中,基于视频的行人重识别是指通过多个摄像头从大量参考视频中识别单个行人。因为基于视频的行人重识别可以利用时间序列中的运动信息来提高识别的准确性,因此逐渐成为该领域的研究热点。然而,尽管视频数据提供了丰富的信息,它也带来了新的挑战,例如视频中的多样性问题以及视频间的相似性问题。为应对这...
但是有两个原因导致人脸识别较难应用:首先,广泛存在后脑勺和侧脸的情况,做正脸的人脸识别难。其次,摄像头拍摄的像素可能不高,尤其是远景摄像头里面人脸截出来很可能都没有32x32的像素。所以人脸识别在实际的重识别应用中很可能有限。 2. 有些人靠衣服的颜色就可以判断出来了,还需要行人重识别么? 衣服颜色确实是行...
本文将从行人重识别技术方面进行综述,讲述它的定义、发展历程和未来发展趋势。 一、行人重识别技术是什么? 行人重识别技术(Pedestrian Re-identification)是一种计算机视觉技术,它是通过提取行人独特特征在不同视频画面中准确识别同一行人的过程。例如,在一个跨越多个区域的监控系统中,大量的视频数据需要进行识别。
前言:行人重识别(Person Re-identification)也称行人再识别,本文简称为ReID,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像。 在监控视频中,由于相机分辨率和拍摄角度的缘故,通常无法得到质量非常高的人脸图片。
行人重识别是CV与模式识别领域一个很火的topic。然而现有的大多数工作都是基于封闭世界假设(即test set里的类别可能train set一定有,相反open-world即test set里的类别train set可能没有),在Re-ID领域即查询的用户可能并没有在gallery set中出现过。这篇综述主要是关于open-world model的。
摘要行人重识别的目的是在多个不重叠的摄像头之间检索特定的行人.对目前有代表性的基于深度学习的行人重识别算法进
行人重识别-视频重识别 行人重识别–Video ReID 前言 目前主流的行人重识别方法大部分是基于单帧 图像的, 然而单帧图像给予的信息终究是有限的. 此外, 单帧的方法要求图像质量很高, 这对于相机 的布置和使用的场景是一个非常大的限制, 因此研究基于序列的方法便显得十分重要。 介绍 . 基于单帧图像 的 ReID ...
摘要:行人重识别(Person Re-Identification,简称Re-ID),是一种利用计算机视觉技术来检索图像或者视频序列中是否存在特定行人的AI技术,在智慧城市等监控场景中具有重要的应用意义和前景。本文介绍我们最新的IEEE TPAMI综述论文 《Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook》,该文作者来自武汉大学...
但是通常单帧图像的信息是有限的,因此有很多工作集中在利用视频序列来进行行人重识别方法的研究[17-24]。基于视频序列的方法最主要的不同点就是这类方法不仅考虑了图像的内容信息,还考虑了帧与帧之间的运动信息等。 基于单帧图像的方法主要思想是利用CNN来提取图像的空间特征,而基于视频序列的方法主要思想是利用CNN...