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题名区域块分割与融合的行人再识别
被引量:3
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作者
蒋建国
杨宁
齐美彬
陈翠群
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
工业安全与应急技术安徽省重点实验室
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期513-522,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(61876056
61771180)
安徽省重点研究与开发计划项目(1704d0802183)~~
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文摘
目的由于摄像机视角和成像质量的差异,造成行人姿态变化、图像分辨率变化和光照变化等问题的出现,从而导致同一行人在不同监控视频中的外观区别很大,给行人再识别带来很大挑战。为提高行人再识别的识别率,针对行人姿态变化问题,提出一种区域块分割和融合的行人再识别算法。方法首先根据人体结构分布,将行人图像划分为3个局部区域。然后根据各区域在识别过程中的作用不同,将GOG(Gaussian of Gaussian)特征、LOMO(local maximal occurrence)特征和KCCA(Kernel canonical correlation analysis)特征的不同组合作为各区域特征。接着通过距离测度算法学习对应区域之间的相似度,并通过干扰块剔除算法消除图像中出现的无效干扰块,融合有效区域块的相似度。最后将行人图像对的全局相似度和各局部区域相似度进行融合,实现行人再识别。结果在4个基准数据集VIPeR、GRID、PRID450S和CUHK01上进行了大量实验,其中Rank1(排名第1的搜索结果即为待查询人的比例)分别为62. 85%、30. 56%、71. 82%和79. 03%,Rank5分别为86. 17%、51. 20%、91. 16%和93. 60%,识别率均有显著提高,具有实际应用价值。结论提出的区域块分割和融合方法,能够去除图像中的无用信息和干扰信息,同时保留行人的有效信息并高效利用。该方法在一定程度上能够解决行人姿态变化带来的外观差异问题,大幅度地提升识别率。
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关键词
行人再识别
人体结构信息
区域块分割
干扰块剔除
区域块融合
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Keywords
person re-identification
human structure information
region block segmentation
interference block removal
region block fusion
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于子块分割的自适应式全盲图像水印算法
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作者
刘炜
程聪聪
裴孟丽
佘维
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机构
郑州大学软件与应用科技学院
郑州大学互联网医疗与健康服务河南省协同创新中心
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第10期178-182,216,共6页
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基金
河南省基础与前沿技术研究项目(152300410047)
河南省高等学校重点科研项目(15A520028)
+2 种基金
河南省产学研合作项目(182107000053)
郑州大学研究生核心学位课程项目(YJSXWKC201540)
赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20160705)资助
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文摘
为了提高水印的鲁棒性,文中提出了一种基于子块分割的自适应全盲水印算法ABWASS。在嵌入水印时,该算法根据宿主特征矩阵嵌入自适应调整后的水印图像,并使用改进的两阶段DWT方法在LH2子带中融入水印图像的关键信息,从而得到含双重水印的图像;提取水印时,首先分离水印分块方式等关键信息,并通过DCT变换获得特征矩阵,进而提取水印图像。由于该方法在获得含有水印的图像时,根据宿主图像对水印进行了微调,并嵌入了原始水印尺寸,因此在提取过程可以实现全盲。实验结果表明,较已有方法,所提算法能够很好地抵抗多数常规攻击和几何攻击,并且在抵抗混合攻击上其性能均得到了提高,最大提升了2.7%;同时,其还具备较好的水印隐蔽性和实用性。
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关键词
数字水印
子块区域分割
全盲检测
自适应
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Keywords
Digital watermarking
Sub-block region segmentation
Fully blind detection
Adaptation
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分类号
TP309.7
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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