文档名：泛化迁移深度学习下的跨模态图像行人识别算法
摘要：针对由于受光照条件变化、行人身高差异等影响,致使监控视频图像在不同时刻的成像存在较大的跨模态差异问题,为准确识别跨模态图像中的行人,提出基于泛化迁移深度学习的跨模态图像行人识别算法.通过循环生成对抗网络(CyeleGAN:CycleGenerativeAdversarialNetwork)形成跨模态图像,采用单目标图像处理对基准图分割处理,得到人体候选区域,在匹配图中搜索和其匹配的区域,得到人体区域的视差,通过视差提取人体区域的深度和透视特征.将注意力机制和跨模态行人识别相结合,分析两种不同类型图像的差异,将两个子空间映射到同一个特征空间,同时引入泛化迁移深度学习算法对损失函数度量学习,自动筛选跨模态图像的行人特征,最终通过模态融合模块将筛选的特征融合处理完成行人识别.实验结果表明,所提算法可以快速、准确地提取不同模态图像中的行人,识别效果较好.
Abstract：Duetotheinfluenceofchangesinlightingconditionsandpedestrianheightdifferences,therearelargecrossmodaldifferencesinsurveillancevideoimagesatdifferenttimes.Inordertoaccuratelyidentifypedestriansincrossmodalimages,apedestrianrecognitionalgorithmbasedongeneralizedtransferdepthlearningisproposed.ThecrossmodalimageisformedthroughCyeleGAN(CycleGenerativeAdversarialNetwork),andthereferencemapissegmentedusingsingleobjectimageprocessingtoobtaincandidatehumanbodyregions.Thematchingregionsaresearchedinthematchingmaptoobtainthedisparityofhumanbodyregions,andthedepthandperspectivefeaturesofhumanbodyregionsareextractedthroughthedisparity.Theattentionmechanismandcrossmodalpedestrianrecognitionarecombinedtoanalyzethedifferencesbetweenthetwotypesofimages.Thetwosubspacesaremappedtothesamefeaturespace.Andthegeneralizedmigrationdepthlearningalgorithmisintroducedtolearnthelossfunctionmeasurement,automaticallyscreenthepedestrianfeaturesofthecrossmodalimages,andfinallycompletepedestrianrecognitionthroughthemodalfusionmoduletofusethefilteredfeatures.Theexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmcanquicklyandaccuratelyextractpedestriansfromdifferentmodalimages,andtherecognitioneffectisgood.
作者：蔡现龙 李阳 陈曦Author：CAIXianlong LIYang CHENXi
作者单位：西安明德理工学院信息工程学院,西安710124
刊名：吉林大学学报（信息科学版）
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2024, 42(1)
分类号：TP311
关键词：泛化迁移深度学习 跨模态图像 行人识别 特征提取
Keywords：generalizationtransferdeeplearning cross-modalimages pedestrianrecognition featureextraction
机标分类号：TP391.41TN957.52TP183
在线出版日期：2024年4月3日
基金项目：西安明德理工学院科研基金资助项目泛化迁移深度学习下的跨模态图像行人识别算法[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2024, 42(1)蔡现龙 李阳 陈曦针对由于受光照条件变化、行人身高差异等影响,致使监控视频图像在不同时刻的成像存在较大的跨模态差异问题,为准确识别跨模态图像中的行人,提出基于泛化迁移深度学习的跨模态图像行人识别算法.通过循环生成对抗网络(Cye...参考文献和引证文献
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