行人重识别（Person Re-Identification, Re-ID）
行人重识别（Person Re-Identification, Re-ID）
行人重识别（Person Re-Identification, Re-ID）
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行人重识别（Person Re-Identification, Re-ID）
- 行人重识别的概念与定义
- 行人重识别的主要应用场景
- 行人重识别面临的主要挑战
- 行人重识别的主要解决方案
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- 经典方法概述
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- 深度学习驱动的方法
- (1) 基于分类器的行人重识别方法
- (2) 基于度量学习的行人重识别方法
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主流网络架构在行人重识别中占据重要地位
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数据预处理手段在提升图像质量方面发挥了重要作用
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常见损失函数类型在行人重识别中被广泛应用
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广泛使用的标准数据集是实现行人重识别的关键
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评估系统性能的重要依据是准确率、召回率等关键指标
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随着技术进步,该领域研究重点转向提升算法效率与鲁棒性
什么是行人重识别？
行人重识别（Person Re-Identification, ReID）是一项计算机视觉领域的研究方向。该技术旨在通过不同摄像头或场景下捕捉到的照片来实现同一人物的身份验证与重新识别。其核心目的是在由输入的目标行人在其中的候选图像集合中寻找该人物的影像。
行人重识别的应用场景
- 公共安全领域中采用智能监控技术，在监控摄像头下识别嫌疑人或失踪者。
- 智慧城市项目基于交通管理系统监测行人行为模式，并提升城市管理效能。
- 视频检索系统能够从海量视频数据中高效识别出目标行人的特征。
- 零售商场分析研究关注消费者行为模式，在各区域的监控点进行详细观察。
行人重识别的难点
- 多角度拍摄：各个摄像头之间的拍摄角度可能存在较大差异。
- 明暗变化：不同环境下的光照条件会直接影响图像的质量。
- 局部遮蔽现象：行人由于身体被其他物体部分遮挡而导致关键信息缺失。
- 背景复杂性: 在复杂背景下容易出现多个行人相互混淆的情况。
- 穿着打扮差异: 行人可能在不同时期或不同场景中穿着不同的衣物。
- 外观相似度: 不同行人在外貌特征上可能存在较高的相似度。
行人重识别的主要方法
1. 传统方法
传统方案一般依赖人工设计的特征提取模块，在运用浅层学习算法时实现分类与匹配任务的主要功能
- 颜色特征 ：基于颜色频率直方图进行分析，则可全面反映不同服饰类型的色彩分布情况。
- 纹理特征 ：采用LBP（二值化局部特征）算法，则能具体表征纹理结构特征。
- 形状特征 ：通过有效提取人体轮廓数据，则可实现对形态特性的刻画。
传统方法在特定场景下有效，但在复杂环境中表现较差。
2. 深度学习方法
深度学习为行人重识别带来了显著提升，主要分为两类：
(1) 基于分类的方法
- 思想 ：将行人重识别视为一个多分类任务，并将每个行人视为一个类别。
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网络结构 :
- CNN（卷积神经网络） : 用于提取图像特征信息。
- 全连接层模块 : 将特征映射到类别空间。
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特点 ：简单易实现，但无法很好地处理新出现的行人。
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(2) 基于度量学习的方法
- 思想：主要思想是通过构建一个特征空间，在该空间中实现同一类行人样本间的特征趋近以及不同类别行人样本间的特征分离。
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常用损失函数：
- 三元组 margin 损失（Triplet Margin Loss）：通过约束正样本与负样本之间的最小距离差值来实现目标。
- 对比度损失（Contrastive Loss）：通过对正负样本之间相似度差异的优化来实现目标。
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特点 ：对新行人具有较好的泛化能力。
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行人重识别的典型网络结构
ResNet * 深度残差网络（ResNets），一种在深度学习领域广受欢迎的神经网络架构设计。
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在行人重识别任务中通常被用作基础模型，并通过其独特的深度残差模块实现高效的特征提取能力。
DenseNet * 特征传递更高效，适合提取密集特征。
PCB（Part-based Convolutional Baseline） * 对于行人的图像分割而言，在将图像划分为多个分块后，每个分块都单独地进行特征提取。
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PCB在处理遮挡场景时表现出很强的鲁棒性。
MGN（Multi-Granularity Network） * 整合多粒度特征，包括全局特征和局部特征。
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提升匹配精度。
Transformer * 基于自注意力机制建模图像空间中的长程依赖关系。
* 针对行人重识别任务已成为新兴研究方向。
数据增强技术
行人重识别数据通常有限，数据增强技术有助于提升模型的泛化能力：
- 随机裁剪：通过随机裁剪图像的部分区域来增强其抗变能力。
- 颜色抖动：调节亮度、对比度和饱和度参数以提升模型在不同光照条件下的适应能力。
- 水平翻转：反转图像以扩展数据多样性。
- 遮挡增强：适当遮挡部分图像区域以增强模型处理局部遮挡的能力。
常用的损失函数
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交叉熵损失（Cross-Entropy Loss） * 用于分类任务，确保不同行人的区分性。
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三元组损失（Triplet Loss） * 强化特征的相似性和区分性。
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中心损失（Center Loss） * 通过约束同类样本的特征中心，提高类内一致性。
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联合损失 * 结合交叉熵和度量损失，提升模型的判别能力。
常用行人重识别数据集
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Market-1501 * 包含1501名行人，共32668张图片。
- 多摄像头场景下的行人图像匹配任务。
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DukeMTMC-reID * 包含1812名行人，共36411张图片。
- 含有更多背景行人，任务更加复杂。
CUHK03数据集涵盖1467名行人的总共28120张图片，并包括手动标注框与自动检测器生成的标注框两种版本。
- MSMT17 * 包含4101名行人，共126441张图片。
- 更加多样化，具有挑战性。
行人重识别的评价指标
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Rank-1 准确率 * 检索结果中，排名第一的正确匹配结果比例。
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mAP（mean Average Precision） *用于计算全部准确检索出的结果的均值精度，并全面评估模型的整体性能。
行人重识别的未来方向
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遮挡鲁棒性 * 针对行人被部分遮挡的问题，开发更鲁棒的模型。
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跨域迁移 * 行人重识别模型针对新场景表现出一定的缺陷，并通过技术手段增强其在跨域场景下的识别实力*
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Unsupervised Learning * 降低对大量标注数据的依赖，并探索其发展路径。
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实时性 * 提升算法在边缘设备上的效率，满足实际部署需求。
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多模态融合 * 将图像、视频序列和其他传感器数据结合，增强重识别性能。
行人重识别属于计算机视觉领域中的一个关键领域之一，在该领域的研究和发展持续处于迅速发展的状态。