数据驱动下的多摄像机网络逻辑拓扑推理与行人重识别研究

• 作者: 周博文 成科扬 詹永照
• 来源期刊: 中国科技论文
• 学科: 工学
• 关键词: 多摄像机逻辑拓扑推理 行人重识别 属性结构化输出
• 年，卷（期）: 2018,（20）
• 页码范围: 2323-2329
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6596字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2783.2018.20.007

摘要

作为分布式摄像机物联网的重要应用之一,行人重识别任务是从不同摄像头拍摄的监控录像中寻找并识别出已出现在某个摄像机视野的特定行人.为应对低分辨率、遮挡以及姿态、视点和光照变化情形下行人细粒度的重识别问题,提出了一种新的数据驱动模型来推断多摄像机的逻辑拓扑结构模型,重识别不同多摄像机捕获的行人;在模型中,用时间延迟互信息模型(time delayed mutual information,TDMI)实现多摄像机的逻辑拓扑推理,利用训练好的深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)来提取特征,用可命名模型发现外观属性,并基于该属性的结构输出进行分类,实现行人重识别.实验结果表明,与其他模型相比,所提模型在结构化语义属性输出和行人重识别精度方面都达到了较好的水平.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	詹永照	江苏大学计算机科学与通信工程学院	189	1744	21.0	31.0
2	成科扬	江苏大学计算机科学与通信工程学院	32	282	7.0	16.0
3	周博文	江苏大学计算机科学与通信工程学院	3	2	1.0	1.0