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資訊頻道信息來(lái)源：中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所
行人再識別問(wèn)題是一個(gè)重要且具有挑戰性的經(jīng)典計算機視覺(jué)任務(wù)。由于存在光照變化、視角變化、遮擋、背景雜亂、行人姿態(tài)多樣等復雜因素，目前的研究的測試性能往往不能盡如人意。
為了解決上述問(wèn)題，自動(dòng)化所智能感知與計算研究中心引入了以下方法來(lái)達到去除背景、提高模型泛化性能、提高圖像利用率的目的。
首先，引進(jìn)了二值化的行人分割輪廓圖作為額外輸入，并與彩色圖像合成為四通道的新輸入，然后設計了一種基于分割輪廓圖的對比注意模型來(lái)學(xué)習背景無(wú)關(guān)的行人特征。在此基礎上，提出一種區域級別的三元組損失函數，分別來(lái)約束來(lái)自全圖區域、行人身體區域、背景區域的特征，提出的損失函數可以讓來(lái)自全圖區域和行人身體區域的特征在特征空間靠近，并遠離背景區域，最終達到去除背景的作用。所提出的方法在三個(gè)行人再識別數據集上驗證了有效性，取得了當前最好的性能。
其次，提出了一種特殊的樣本來(lái)擴充數據集：對抗式遮擋樣本。整個(gè)方法流程如下：（1）按照常用的方法訓練一個(gè)ReID模型；（2）通過(guò)網(wǎng)絡(luò )可視化的方法找出模型在識別訓練樣本時(shí)所關(guān)注的區域，對這些區域進(jìn)行（部分）遮擋就可以產(chǎn)生新的樣本，同時(shí)保持這些樣本原有的類(lèi)別標簽；（3）把新的樣本加入到原始數據集中，按照之前的方法訓練一個(gè)新的模型。這種樣本不僅模擬了現實(shí)中的遮擋情況，而且對于模型來(lái)說(shuō)是困難樣本，可以給模型的訓練提供動(dòng)量，從而跳出局部極小點(diǎn)，減少模型的過(guò)擬合。實(shí)驗發(fā)現原始的ReID模型識別訓練樣本時(shí)只關(guān)注一些局部的身體區域，加入新樣本訓練后的模型則可以同時(shí)關(guān)注到一些之前沒(méi)關(guān)注的身體區域，從而提高了模型在測試階段的魯棒性。
最后，為了解決只有部分行人圖像可供識別的問(wèn)題，提出利用全卷積網(wǎng)絡(luò )抽取與輸入圖像尺寸相對應的空域特征圖，并提出一種不需要行人對齊的方法（深度空域特征重建）來(lái)匹配不同尺寸大小的行人圖像。特別地，借鑒字典學(xué)習中重建誤差來(lái)計算不同的空域特征圖的相似度。按照這種匹配方式，利用端到端學(xué)習方法增大來(lái)自于同一個(gè)人的圖像對的相似度，反之亦然。 該方法不需要對齊，對輸入圖像尺寸沒(méi)有限制，在Partial REID，Partial iLIDS和Market1501上取得較好效果。
上述研究將發(fā)表在國際計算機視覺(jué)與模式識別大會(huì )CVPR2018上。
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號