一种用于大型交通枢纽的跨摄像机行人再识别算法研究

发布时间：2018-02-11 20:33

  本文关键词： 行人再识别 安防监控 跨摄像机跟踪 交通枢纽 相似性度量　出处：《铁道学报》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：跨摄像机行人再识别是大型交通枢纽安防监控的基本功能,它为后续行人跨摄像机跟踪和行为识别提供支持。由于交通枢纽内行人的外观特征受遮挡、运动形变和光照变化影响显著,且目前常用的行人再识别算法对上述影响因素的鲁棒性不太理想。因此,文章提出了一种适用于大型交通枢纽的跨摄像机行人再识别算法。该算法用1个图像序列代替单幅行人图像作为查询图像,同时,采用系统抽样方法将图像序列进行分组。然后以组为单元进行相似度计算,并将计算结果作为特征训练Adaboost分类器。最后综合各分类器输出结果来判断识别结果。在iLIDS和ETHZ两个具有挑战性的数据集上进行实验,结果表明文章提出的算法优于目前其他行人再识别算法。
[Abstract]:Cross-camera pedestrian rerecognition is the basic function of security monitoring in large transportation hub. It provides support for subsequent pedestrian tracking and behavior recognition. The effects of motion deformation and illumination change are significant, and the commonly used pedestrian rerecognition algorithms are not very robust to the above factors. In this paper, a cross-camera rerecognition algorithm for large traffic hubs is proposed, in which a single pedestrian image is replaced by an image sequence, and at the same time, The image sequence is grouped by system sampling method, and then the similarity is calculated by using the group as the unit. The result is used as the feature training Adaboost classifier. Finally, the output of each classifier is synthesized to judge the recognition result. Experiments are carried out on two challenging data sets, iLIDS and ETHZ. The results show that the proposed algorithm is superior to other pedestrian recognition algorithms.
【作者单位】： 深圳信息职业技术学院;华南理工大学土木交通学院;长沙理工大学计算机与通信工程学院;中国人民解放军95339部队;
【基金】：国家自然科学基金(51408237) 广东省科技计划(2012A010800003)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1503938