多任务金字塔重叠匹配的行人重识别方法

针对基于局部特征的行人重识别方法在行人错位和姿态变化时识别精度较低的问题,提出一种采用多任务金字塔重叠匹配特征的重识别方法。在训练阶段,使用改进的ResNes50作为主干网络提取特征图,将其切分组合形成金字塔重叠匹配网络,获得全局特征向量并经全局平均池化得到包含多尺度特征的多个局部特征向量,联合使用Softmax损失函数、三元组损失函数和中心损失函数学习全局和局部特征向量,并利用特征归一化层减少损失函数学习目标冲突的影响。在推理阶段,将多个局部特征向量融合为一个新特征向量进行相似性匹配,以获取更好的匹配结果。在Market1501、DukeMTMC-reID和CUHK03数据集上的实验结果表明,与PSE、MultiScale等主流重识别方法相比,该方法重识别精度更高,提取的特征具有较好的鲁棒性和识别度。

改进AFSA算法优化TWSVM的火焰识别方法

为了快速有效地识别火灾火焰图像,提出了一种基于改进人工鱼群算法(IAFSA)的孪生支持向量机(TWSVM)的火焰识别方法。该方法根据RGB-YCbCr混合颜色空间模型中火焰像素的分布特点对火焰图像进行分割,并在此基础上提取火焰图像的相关特征;采用人工鱼群算法(AFSA)搜索TWSVM最优惩罚参数与核参数,并在AFSA算法中利用基于聚类的鱼群初始化方法来获得均匀的初始鱼群,同时采取自适应参数来调整人工鱼群的视觉范围和移动步长,另外在原有的三种行为的基础上提出了两种新的行为:跳跃行为和淘汰重生行为,提高了鱼群算法的寻优效率和求解精度;将提取的火焰各个特征量作为训练样本输入TWSVM模型进行训练;将待测试样本输入TWSVM模型进行分类识别。实验结果表明:相对于深度卷积神经网络VGGNet模型、Fast R-CNN算法、YOLO算法、传统支持向量机(SVM)、Grid-TWSVM、GA-TWSVM、PSO-TWSVM、FOA-TWSVM、GSO-TWSVM、AFSA-TWSVM,所提出的基于改进人工鱼群算法的孪生支持向量机的方法有效地提高了火焰识别准确率和实时性,解决了TWSVM在火焰识别时参数选择困难、常用参数寻优算法寻优时间长等问题。

基于多尺度卷积特征融合的行人重识别

针对现有的基于卷积神经网络的行人重识别方法对于遮挡和复杂背景引起的判别信息缺失问题,提出了一种基于多尺度卷积特征融合的行人重识别算法。在训练阶段,使用金字塔池化方法对卷积特征图进行分块和池化,获得包含全局特征和多尺度局部特征的多个特征向量;对每一个特征向量进行独立分类,并在各个分类的最后内积层上归一化权重和特征,以提升分类性能;最后使用梯度下降法优化全部的分类损失。在识别阶段,将池化后的多个特征向量融合成一个新向量,使用新向量在库中进行相似性匹配。在Market-1501、DukeMTMC-reID数据库上对所提算法的有效性进行实验验证。结果表明,本文模型提取的特征具有更好的识别效果,Rank-1精度和平均准确率也优于大多数先进算法。