基于多标签协同学习的跨域行人重识别

跨域是行人重识别的重要应用场景，但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题，提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示，以引导构建更关注行人前景区域的局部特征，达到语义对齐的目的，减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征，利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示，减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型，提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明:在Market-1501→ DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上，与NRMT方法相比，平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%，多标签协同学习方法具有显著的优越性。      

基于多尺度联合学习的行人重识别

现有的行人重识别方法主要关注于学习行人的局部特征来实现跨摄像机条件下的行人辨识。然而在人体部件存在运动或遮挡、背景干扰等行人数据非完备条件下，会导致行人局部辨识信息丢失概率的增加。针对这个问题，提出了一种多尺度联合学习方法对行人辨识特征进行精细化表达。该方法包含3个分支网络，分别提取行人的粗粒度全局特征、细粒度全局特征和细粒度局部特征。其中粗粒度全局分支通过融合不同层次的语义信息来增强全局特征的丰富性；细粒度全局分支通过联合全部局部特征，在对全局特征进行细粒度描述的同时学习行人局部部件间的相关性；细粒度局部分支则通过遍历局部特征来挖掘行人非显著性的信息以增强局部特征的鲁棒性。为了验证所提方法的有效性，在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03三个公开数据集上开展了对比实验，实验结果表明:所提方法取得了最佳性能。      

基于双重属性信息的跨模态行人重识别算法

通过对跨模态检索问题的研究，属性信息的使用可以增强所提取特征的语义表达性，但现有基于自然语言的跨模态行人重识别算法对行人图片和文本的属性信息利用不够充分。基于双重属性信息的跨模态行人重识别算法充分考虑了行人图片和文本描述的属性信息，构建了基于文本属性和图片属性的双重属性空间，并通过构建基于隐空间和属性空间的跨模态行人重识别端到端网络，提高了所提取图文特征的可区分性和语义表达性。跨模态行人重识别数据集CUHK-PEDES上的实验评估表明，所提算法的检索准确率Top-1达到了56.42%，与CMAAM算法的Top-1（56.68%）具有可比性，Top-5、Top-10相比CMAAM算法分别提升了0.45%、0.29%。针对待检索图片库中可能存在身份标签的应用场景，利用行人的类别信息提取属性特征，可以较大幅度提高跨模态行人图片的检索准确率，Top-1达到64.88%。消融实验证明了所提算法使用的文本属性和图片属性的重要性及基于双重属性空间的有效性。      

基于随机遮挡和多粒度特征融合的行人重识别

针对行人重识别中存在遮挡及行人判别特征层次单调的问题，在IBN-Net50-a网络的基础上，提出了一种结合随机遮挡和多粒度特征融合的网络模型。通过对输入图像进行随机遮挡处理，模拟行人被遮挡的真实情景，以增强应对遮挡的鲁棒性；将网络分为全局分支、局部粗粒度互融分支和局部细粒度互融分支，提取全局显著性特征，同时补充局部多粒度深层特征，丰富行人判别特征的层次性；进一步挖掘局部多粒度特征间的相关性进行深度融合；联合标签平滑交叉熵损失和三元组损失训练网络。在3个标准公共数据集和1个遮挡数据集上，将所提方法与先进的行人重识别方法进行比较，实验结果表明：在Market1501、DukeMTMC-reID、CUHK03标准公共数据集上，所提方法的Rank-1分别达到了95.2%、89.2%、80.1%，在遮挡数据集Occluded-Duke上，所提方法的Rank-1和mAP分别达到了60.6%和51.6%，均优于对比方法，证实了方法的有效性。     

基于渐进式注意力和分块遮挡的跨域行人重识别

针对跨域行人重识别中遮挡造成特征匹配缺失及细粒度辨识性特征被忽略的问题，提出了基于渐进式注意力和分块遮挡的跨域行人重识别方法。该方法通过学习行人未遮挡区域的多粒度辨别性特征，实现空间不对齐下的特征匹配。渐进式注意力模块将特征逐步分割为多个局部块，依次学习每块的辨别性特征，由粗到细地感知前景信息，从而解决目前网络不能提取多层次辨识性特征的问题，增强了特征的匹配能力；渐进式分块遮挡模块很好地适应模型逐步变强的学习能力特性，通过由易到难地生成遮挡数据，有效提取了未遮挡区域的辨识性特征，进而解决模型错误识别遮挡样本的问题，使得所提模型在遮挡情况下的鲁棒性得到有效提高。实验结果表明：所提方法在首位命中率和平均精确度2个指标上与当前主流方法相比具有显著的优越性；与2020年CVPR会议中QAConv行人重识别方法相比，在DukeMTMC-reID数据集(MSMT17→DukeMTMCreID)上的2个指标分别高出2.3%和6.2%，能够更加有效地实现跨域行人重识别，在OccludedDuke数据集(DukeMTMC-reID→Occluded-Duke)上的2个指标分别达到49.5%和39.0%，...     

基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法

根据车辆重识别中区域置信度不同，提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法。首先，利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息，分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域。根据车标扩散区域的高区分度特性，提升局部区域的置信度。使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理，根据局部区域分割信息，对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割，获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量。然后，通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量，计算损失函数。最后，在测试阶段使用全局特征，并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征，缩短局部识别一致的车辆目标距离。在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试，验证了所提算法的有效性。      

基于跨模态近邻损失的可视-红外行人重识别

可视-红外跨模态行人重识别任务的目标是给定一个模态的特定人员图像,在其他不同模态摄像机所拍摄的图像集中进行检索,找出相同人员对应的图像。由于成像方式不同,不同模态的图像之间存在明显的模态差异。为此,从度量学习的角度出发,对损失函数进行改进以获取具有更加辨别性的信息。对图像特征内聚性进行理论分析,并在此基础上提出一种基于内聚性分析和跨模态近邻损失函数的重识别方法,以加强不同模态样本的内聚性。将跨模态困难样本的相似性度量问题转化为跨模态最近邻样本对和同模态样本对的相似性度量,使得网络对模态内聚性的优化更加高效和稳定。对所提方法在全局特征表示的基线网络和部分特征表示的基线网络上进行实验验证结果表明：所提方法对可视-红外行人重识别的预测结果相较于基线方法,平均准确度最高可提升8.44%,证明了方法在不同网络架构中的通用性;同时,以较小的模型复杂度和较低的计算量为代价,实现了可靠的跨模态行人重识别结果。     

基于注意力机制的跨分辨率行人重识别

行人图像分辨率的变化对现有的行人重识别方法带来了很大的挑战。针对这一问题，提出了一种新的跨分辨率行人重识别方法。该方法从两方面解决分辨率变化带来的识别困难:一方面通过通道注意力机制和空间注意力机制捕捉人物特征获取局部区域；另一方面通过核动态上采样模块恢复任意分辨率图像的局部区域信息。为了验证所提方法的有效性，在Market1501、CUHK03和CAVIAR三个公开数据集上开展了对比实验，实验结果表明:所提方法取得了最佳性能。      

基于朝向约束和重识别特征的目标轨迹关联方法

基于检测关联和深度学习的目标轨迹关联方法是计算机视觉领域的研究热点之一，但现有方法设计中缺乏有效的时空约束，且目标表观特征泛化能力不足，在目标朝向差异明显的情况下会发生识别错误，在目标轨迹关联时会导致频繁的ID切换和错误关联。针对该问题，提出了一种基于朝向约束和重识别特征的目标轨迹关联方法。将行人朝向判别引入行人重识别中，提出了一种具有朝向约束力的行人重识别网络模型，提升了目标特征的表示能力。结合目标朝向、卡尔曼滤波得到的位置信息、重叠面积等时空特征，提出一种基于朝向约束的分层轨迹关联模型，得到单相机内的目标轨迹。在跨相机场景中，通过引入一种简单有效的双向竞争匹配机制，实现了目标轨迹的有效关联。实验结果表明: 所提方法在MOT数据集上度量指标优于多种方法，能够减少频繁的ID交换，有效解决了相似目标相向而行时的错误关联；帧率达到19.6帧/s，能够满足近实时场景下的使用要求。      

基于跨尺度特征聚合网络的多尺度行人检测

行人的空间尺度差异是影响行人检测性能的主要瓶颈之一。针对这一问题，提出了跨尺度特征聚合网络（TS-FAN）有效检测多尺度行人。首先，鉴于不同尺度空间呈现出的特征差异性，引入一种基于多路径区域建议网络（RPN）的尺度补偿策略，其在多尺度卷积特征层上自适应地生成一系列与其感受野大小相对应的候选目标尺度集。其次，考虑到不同层次卷积特征在视觉语义上的互补性，提出了跨尺度特征聚合网络模块，其通过横向连接、自上而下路径和由底向上路径，有效地聚合具有语义鲁棒性的高层特征和具有精确定位信息的低层特征，实现对卷积层特征的增强表示。最后，联合多路径RPN尺度补偿策略和跨尺度特征聚合网络模块，构建了一种尺度自适应感知的多尺度行人检测网络。实验结果表明，所提方法与当前一流的行人检测方法TLL-TFA相比，在整个Caltech公开测试数据集上（All:行人高度大于20像素）的行人漏检率降低到26.21%（提高了11.94%），尤其对于Caltech小尺寸行人子数据集上（Far:行人高度在20~30像素之间）的行人漏检率降低到47.30%（提高了12.79%），同时在尺度变化剧烈的ETH数据集上的效果也取得显著提升。      

基于空间注意力机制的行人再识别方法

行人再识别是图像检索领域的一个重要部分，但是由于行人姿态各异、背景复杂等因素，导致提取到的行人特征鲁棒性和代表性不强，进而影响行人再识别的精度。在AlignedReID++算法基础上，提出了基于空间注意力机制的行人特征提取方法，应用在行人再识别中取得了很好的效果。首先，在特征提取部分，引入空间注意力机制来增强特征表达，同时抑制可能的噪声；其次，通过在卷积层中引入实例正则化层（IN）来辅助批正则化层（BN）对特征进行归一化处理，解决单一BN层对特征色调变化以及光照变化的不敏感性，提高特征提取对亮度、色调变化的鲁棒性；最后，在Market1501、DukeMTMC和CUHK03 3个行人再识别通用数据集上对所提改进模型进行测试评价。实验结果显示:改进后的模型在3个数据集上识别精度分别提升了2%、2.9%和5.1%，表明改进后的模型相较于改进前的模型，在精度以及鲁棒性上都有显著提高。      

基于通道注意力机制的行人重识别方法

针对行人特征表达不充分的问题，提出了一种基于通道注意力机制的行人重识别方法。将通道注意力机制SE模块嵌入到骨干网络ResNet50中，对关键特征信息进行加权强化；采用动态激活函数，根据输入特征动态调整ReLU的参数，增强网络模型的非线性表达能力；将梯度中心化算法引入Adam优化器，提升网络模型的训练速度和泛化能力。在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03主流数据集上对改进后的模型进行测试评价，Rank-1分别提升2.17%、2.38%和3.50%，mAP分别提升3.07%、3.39%和4.14%。结果表明:改进后的模型能够提取更强鲁棒性的行人表达特征，达到更高的识别精度。      

基于三元组网络的单图三维模型检索

随着媒体数据的多样化发展，联合图像与三维模型的跨域检索成为三维模型检索问题的一个新挑战。针对图像与三维模型差异大、难匹配问题，提出了一种基于三元组网络的跨域数据检索方法。以端到端的方式构建真实图像与三维模型的特征联合嵌入空间，通过特征间的距离度量不同模态数据之间的相似性，实现从单张图像检索相似的三维模型。为了提高跨域检索准确度，将三维模型用一组顺序视图表示，结合门控循环单元（GRU）聚合视图级特征，同时引入注意力机制提取图像特征，缩小真实图像与投影视图间的语义差异。实验结果表明:相比于同类方法，所提方法在两个跨域数据集上的检索平均准确率至少提升2.98%~3.05%。      

融合深度特征的输电线路金具缺陷因果分类方法

针对输电线路金具缺陷样本不足和缺陷目标形态多样化，仅仅利用深度学习模型导致金具缺陷分类准确率较低的问题，提出了一种结合深度网络和逻辑回归模型的因果分类方法。首先，通过样本扩充方法获得数量丰富化和角度多样化的数据集；然后，基于微调后的VGG16模型提取深度特征并进行特征处理，以构建符合因果关系学习的输入特征集；最后，通过全局混杂平衡进行金具缺陷特征与标签之间的因果关系学习，构建符合金具特点的因果逻辑回归模型，完成金具缺陷分类。为了证明所提方法的有效性，利用无人机实际采集的4类金具缺陷图片分别进行了实验，所使用的训练样本和测试样本数量较原始数据集提升了5倍左右。实验结果表明:所提方法可以实现对输电线路金具缺陷的精准分类，其中，防震锤相交和变形分类准确率分别达到了0.929 9和0.911 8，屏蔽环锈蚀和均压环损坏分类准确率分别达到了0.956 7和0.966 9。