CN103793702A - 基于协同尺度学习的行人重识别方法 - Google Patents

基于协同尺度学习的行人重识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于协同尺度学习的行人重识别方法，属于监控视频检索技术领域。本发明首先根据已标注训练样本集L中图像的颜色和纹理特征，进行尺度学习得到相应马氏距离中的协方差矩阵Mc和Mt；随机选择查询对象使用Mc和Mt进行马氏距离度量，得到相应排序结果，从中取得正样本和负样本生成新的已标注训练样本集L，更新Mc和Mt，直到未标注训练样本集U为空，得到最终的标注样本集L*，并融合颜色和纹理特征得到Mf，就可以使用基于Mf的马氏距离函数进行行人重识别。本发明在半监督框架下研究基于尺度学习的行人重识别技术，通过未标注样本辅助标注样本进行尺度学习，符合实际视频侦查应用标注训练样本难以获取的要求，能有效提升少标注样本下的重识别性能。

Description

基于协同尺度学习的行人重识别方法
技术领域
本发明属于监控视频检索技术领域，尤其涉及一种基于协同尺度学习的行人重识别方法。
背景技术
在实际视频侦查中，侦查员主要根据特定行人对象在多摄像头下的活动画面和轨迹来快速排查、追踪和锁定嫌疑目标。传统基于人工浏览的视频侦查模式需要耗费大量的人力和时间、效率低下，极易贻误破案时机。行人重识别是一种针对特定行人对象的监控视频检索技术，即在照射区域无重叠的多摄像头下匹配同一行人对象。便于视频侦查员快速、准确地发现嫌疑目标活动画面和轨迹，对公安部门提高破案率、维护人民群众生命财产安全具有重要意义。
行人重识别技术主要包含两个步骤：特征提取和距离度量。在距离度量研究中，传统方法一般采用标准的距离函数度量行人间的相似性，如欧式距离、巴氏距离等。近年来，研究者研究基于尺度学习的行人重识别方法。通过训练样本学习一个合适距离函数，以便进行更准确的相似性度量。由于考虑了样本的特性，该方法常常比标准距离函数更加准确。例如文献1找到一个超平面，使得邻域内的同类点之间紧缩，不同类的点的间隔尽可能大（参见：Kilian Q.Weinberger,John Blitzer,and Lawrence K.Saul,“Distance metric learning for largemargin nearest neighbor classification”,Journal of Machine Learning Research(JMLR),Vol.10,PP.207–244,2009.）。
为了保证学习得到的距离尺度的鲁棒性，现有基于尺度学习的方法一般需要大量的训练样本，例如使用一半数据作为训练样本、另一半作为测试样本。但是实际视频侦查应用的时效性要求很高，一旦案件发生，侦查人员往往需要在最短的时间内调回大量的视频监控数据进行嫌疑目标的分析研判。而人工标注的效率非常低下，标注训练样本难以充分获取，导致现有方法性能急剧下降。换个角度看，在实际视频侦查工作中，未标注样本数量远多于已标注样本，并且容易获取。通过未标注样本辅助已标注样本进行距离学习，可以在保证学习性能的前提下尽量减少对于训练样本数量的依赖。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明提供了一种基于协同尺度学习的行人重识别方法，该方法在少量标注训练样本条件下，可以提升多摄像头下同一行人匹配的准确性。
本发明提出了一种基于协同尺度学习的行人重识别方法，其特征在于：设给定长度为l的已标注训练样本集
Figure BDA0000471493250000021
已标注行人训练样本xi,a和xi,b分别是第i个标注行人在摄像头a和b下的图像，构成行人图像对，yi是第i个标注行人的标识，i的取值为1,2,…,l；长度为u的未标注行人训练样本集
Figure BDA0000471493250000022
图像xj是来源于摄像头a或b的第j个未标注行人训练样本，j的取值为1,2,…,u；
包括执行以下步骤，
步骤一，针对已标注训练样本集L，根据已标注训练样本集L中图像的颜色特征，并进行尺度学习，得到相应马氏距离中的协方差矩阵，记为投影矩阵Mc；根据已标注训练样本集L中图像的纹理特征，并进行尺度学习，得到相应马氏距离中的协方差矩阵，记为投影矩阵Mt；
步骤二，从未标注训练样本集U中随机选择m个摄像头a下的未标注行人训练样本x'j,a作为查询对象、n个摄像头b下的未标注行人训练样本x'j,b作为待查对象；针对每个查询对象x'j,a，使用Mc进行马氏距离度量，按计算结果从高到低得到各待查对象
Figure BDA0000471493250000023
的排序结果
Figure BDA0000471493250000024
在使用Mt进行马氏距离度量，按计算结果从高到低得到各待查对象的排序结果
Figure BDA0000471493250000026
其中，m和n为预设参数；
步骤三，针对每个查询对象x'j,a，选取
Figure BDA0000471493250000027
和中前P个结果中相同的结果得到查询对象x'j,a的正样本，取
Figure BDA0000471493250000029
和
Figure BDA00004714932500000210
中后N个结果中相同的结果得到查询对象x'j,a的负样本，将所得正、负样本及查询对象x'j,a加入当前的已标注训练样本集L中并从未标注训练样本集U中去掉，生成新的已标注训练样本集L，返回步骤一更新Mc和Mt，直到未标注训练样本集U为空，得到最终的已标注训练样本集L，记为标注样本集L*；其中，P和N为预设参数；
步骤四，对标注样本集L*中图像融合颜色特征和纹理特征并进行尺度学习，得到相应马氏距离中的协方差矩阵Mf，最后基于Mf进行测试。
而且，所述马氏距离的函数定义如下，
给定两个图像的特征向量Oa和Ob，两者的距离D(Oa,Ob)定义为，
D(Oa,Ob)＝(Oa-Ob)TM(Oa-Ob)        (1)
其中，M是一个半定矩阵，(Oa-Ob)T是(Oa-Ob)的转置。
而且，通过极小化同一行人距离与不同行人距离的差值，求解M，求解时使用经典的随机梯度下降进行算法进行尺度学习得到结果。
与现有基于尺度学习的行人重识别技术相比，本发明具有以下优点：
1）本发明在半监督框架下研究基于尺度学习的行人重识别技术，通过未标注样本辅助标注样本进行尺度学习，符合实际视频侦查应用标注训练样本难以获取的要求；
2）提出一种新的半监督尺度学习方法，通过引入协同训练方法进行尺度学习，能有效提升少标注样本下的重识别性能。
附图说明
图1为本发明实施例的流程图。
具体实施方式
本发明技术方案可采用计算机软件实现自动运行流程。以下结合附图和实施例详细说明本发明技术方案。
实施例采用MATLAB7作为仿真实验平台，在常用的行人检索数据集VIPeR上进行测试。VIPeR数据集有两个摄像头下的632个行人图像对，两个摄像头之间存在明显的视角、光照等差异。如图1，实施例技术方案的流程如下：
给定长度为l的标注行人样本对集合
Figure BDA0000471493250000031
即已标注训练样本集，已标注行人训练样本xi,a和xi,b分别是第i个标注行人在摄像头a和b下的图像，构成行人图像对，yi是该行人的标识，i的取值为1,2,…,l。长度为u的未标注行人训练样本集
Figure BDA0000471493250000032
图像xj是来源于摄像头a或b的第j个未标注行人训练样本，j的取值为1,2,…,u。u为偶数。
VIPeR数据集中两摄像头下共有632个行人图像对，随机选其中316对提供训练样本，316对提供测试样本。训练样本中已标注样本集为L，其长度l为50；未标注样本集为U，因为未标注行人训练样本并非以行人图像对为单位计算长度，而是以图像为单位，其长度u为266×2。测试样本集T中的316×2张图像的配对，是本流程的求取目标。
步骤一：针对已标注训练样本集L，通过学习其颜色和纹理特征得到基于颜色特征的投影矩阵Mc、基于纹理特征的投影矩阵Mt。
实施例针对已标注训练样本集L，提取已标注训练样本集L中每张图像的颜色特征，并进行尺度学习，得到相应马氏距离中的协方差矩阵，记为投影矩阵Mc。同理，提取已标注训练样本集L中每张图像的纹理特征，并通过尺度学习得到相应马氏距离中的协方差矩阵，记为投影矩阵Mt。
以下提供实施例中本步骤的具体实现说明：
a.颜色及纹理特征提取
行人图像由8×16像素的窗口以8×8的步长进行分块，提取各块上的颜色特征和纹理特征。颜色特征和纹理特征的提取方式，可由本领域技术人员自行设定，例如：
颜色特征可使用RGB颜色特征，每种特征表示成24维。最后将得到的每个块的RGB颜色特征进行连接，就得到了整幅图的颜色特征。
纹理特征可使用LBP（局部二值模式），表示为59维。纹理特征使用现有的LBP方法，对于块中的每个像素，将其环形邻域内的8个点进行顺时针比较，若中心像素值比该邻点大，则将邻点赋值为1，否则赋值为0，这样每个点都会获得一个8位二进制数。然后计算每个块的直方图，然后对该直方图进行归一化处理。最后将得到的每个块的统计直方图进行连接，就得到了整幅图的LBP纹理特征。主成分分析为现有技术，本发明不予赘述。
b.获得投影矩阵Mc及Mt
利用a中所得颜色特征或纹理特征提取结果表示已标注样本，然后，通过尺度学习方法学习马氏距离函数，得到马氏距离中的协方差矩阵。
给定分别来自摄像头a和b下的两个图像的特征表示Oa和Ob，两者的马氏距离D(Oa,Ob)定义为：
D(Oa,Ob)＝(Oa-Ob)TM(Oa-Ob)       (1)
其中，M是一个半定矩阵，可预先设定初值，(Oa-Ob)T是(Oa-Ob)的转置。通过极小化同一行人距离与不同行人距离的差值，求解M。
在极小上述距离D(Oa,Ob)求解M时，使用经典的随机梯度下降进行算法进行尺度学习，进而求得Mc及Mt。Oa和Ob采用颜色特征时，可求得Mc，Oa和Ob采用纹理特征时，可求得Mt。初次进行本步骤时，学习过程中，可以xi,a和xi,b为正样本对，以xi,a和xz,b为负样本对，其中，z的取值为1,2,…,l，z≠i。后续迭代进行本步骤时，根据上一轮执行步骤三更新的已标注训练样本集L中正负样本对进行。通过极小化正样本对的马氏距离与负样本对的马氏距离的差值，求解M。
步骤二：分别利用步骤一中获得的投影矩阵Mc及Mt对未标注训练样本进行相似性度量，并获得排序。本步骤从未标注训练样本集U中随机选择一些行人对象作为查询和待测，分别使用基于Mc和Mt的马氏距离函数度量查询行人和待测行人集的相似性，从而对待测行人集进行排序。
实施例从未标注训练样本集
Figure BDA0000471493250000051
中随机选择m个摄像头a下的行人样本x'j,a（构成集合
Figure BDA0000471493250000052
）作为查询对象、n个摄像头b下的行人样本x'j,b（构成集合
Figure BDA0000471493250000053
）作为待查对象。分别使用基于Mc和Mt的马氏距离计算
Figure BDA0000471493250000054
和
Figure BDA0000471493250000055
的相似性。针对每个查询对象x'j,a，使用Mc进行马氏距离度量时，按计算结果从高到低得到
Figure BDA0000471493250000056
的排序结果在使用Mt进行马氏距离度量时，按计算结果从高到低得到
Figure BDA0000471493250000058
的排序结果
Figure BDA0000471493250000059
m和n值可由本领域技术人员预先设定。
步骤三：选择步骤二所得两次排序结果中都出现的前P’个结果作为正样本、后N’个结果作为负样本。将上述正、负样本加入已标注训练样本集L中，生成新的标注集，进而更新Mc和Mt。上述过程反复迭代，直到对所有的未标注训练样本完成标注，并得到最终的标注样本集L*。
实施例取
Figure BDA00004714932500000510
和
Figure BDA00004714932500000511
中前P个结果中相同的结果（设有P’个）作为查询对象x'j,a的正样本，得到P’个新的正样本对，取
Figure BDA00004714932500000512
和
Figure BDA00004714932500000513
中后N个结果中相同的结果（设有N’个）作为查询x'j,a的负样本。得到N’个新的负样本对。P和N值可由本领域技术人员预先设定，P’和N’的数值则根据实际结果得到，例如P’=3，N’=6。将每个查询x'j,a以及相应P’+N’个样本加入到当前的已标注训练样本集L中，并在未标注训练样本集U中去掉相应样本，得到的标注样本集L’作为新的已标注训练样本集L，返回步骤一重新训练Mc和Mt。上述过程反复迭代，直到对所有的未标注训练样本完成标注，即最终得到的已标注训练样本集L记为标注样本集L*。
步骤四：融合颜色和纹理特征对行人进行外貌表示，在标注样本集L*上训练最终的马氏距离协方差矩阵Mf，最后基于Mf进行测试。
同样，标注样本集L*中每个行人图像由8×16像素的窗口以8×8的步长进行分块，提取各块上的颜色特征和纹理特征。颜色特征使用RGB颜色特征，每种特征表示成24维。纹理特征使用LBP（局部二值模式），表示为59维。本步骤将所有窗口中的颜色和纹理特征拼接成一个长向量，并将该长向量通过PCA（主成分分析）降维至400维，用于表示行人对象的外貌特征。
然后，基于所得400维的特征向量，采用与获得投影矩阵Mc及Mt一致的方式，通过尺度学习方法学习马氏距离函数，根据样本训练得到的距离度量矩阵代替马氏距离中的协方差矩阵，得到最终的马氏距离协方差矩阵Mf。
实施例采用测试数据集T，基于Mf进行测试，即采用马氏距离函数，得到测试样本集T中的316×2张图像的配对，即获取316个行人图像对。
为便于说明本发明效果起见，可对测试样本进行查询，并计算其CMC值，此处CMC值是指返回前r个结果中有正确行人对象的概率。当返回前r个结果时，CMC值越高，表示行人检索性能越好。每个测试样本进行k次查询，计算k次查询平均CMC值，并输出，此处k取10。对比文献1和基于协同尺度学习的行人重识别方法的平均CMC值，见表1。从表1中可以发现，本发明的行人重识别方法的检索性能明显优于对比算法。
表1在VIPeR上分别返回前r=1、10、25、50个结果时的平均CMC值（%）
方法 1 10 20
文献1方法 7 28 40
本发明方法 10 38 50
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (3)

1.一种基于协同尺度学习的行人重识别方法，其特征在于：设给定长度为l的已标注训练样本集已标注行人训练样本xi,a和xi,b分别是第i个标注行人在摄像头a和b下的图像，构成行人图像对，yi是第i个标注行人的标识，i的取值为1,2,…,l；长度为u的未标注行人训练样本集
Figure FDA0000471493240000012
图像xj是来源于摄像头a或b的第j个未标注行人训练样本，j的取值为1,2,…,u；
包括执行以下步骤，
步骤一，针对已标注训练样本集L，根据已标注训练样本集L中图像的颜色特征，并进行尺度学习，得到相应马氏距离中的协方差矩阵，记为投影矩阵Mc；根据已标注训练样本集L中图像的纹理特征，并进行尺度学习，得到相应马氏距离中的协方差矩阵，记为投影矩阵Mt；
步骤二，从未标注训练样本集U中随机选择m个摄像头a下的未标注行人训练样本x'j,a作为查询对象、n个摄像头b下的未标注行人训练样本x'j,b作为待查对象；针对每个查询对象x'j,a，使用Mc进行马氏距离度量，按计算结果从高到低得到各待查对象
Figure FDA0000471493240000013
的排序结果
Figure FDA0000471493240000014
在使用Mt进行马氏距离度量，按计算结果从高到低得到各待查对象
Figure FDA0000471493240000015
的排序结果其中，m和n为预设参数；
步骤三，针对每个查询对象x'j,a，选取
Figure FDA0000471493240000017
和
Figure FDA0000471493240000018
中前P个结果中相同的结果得到查询对象x'j,a的正样本，取
Figure FDA0000471493240000019
和中后N个结果中相同的结果得到查询对象x'j,a的负样本，将所得正、负样本及查询对象x'j,a加入当前的已标注训练样本集L中并从未标注训练样本集U中去掉，生成新的已标注训练样本集L，返回步骤一更新Mc和Mt，直到未标注训练样本集U为空，得到最终的已标注训练样本集L，记为标注样本集L*；其中，P和N为预设参数；
步骤四，对标注样本集L*中图像融合颜色特征和纹理特征并进行尺度学习，得到相应马氏距离中的协方差矩阵Mf，最后基于Mf进行测试。
2.如权利要求1所述的基于协同尺度学习的行人重识别方法，其特征在于：所述马氏距离的函数定义如下，
给定两个图像的特征向量Oa和Ob，两者的距离D(Oa,Ob)定义为，
D(Oa,Ob)＝(Oa-Ob)TM(Oa-Ob)    (1)
其中，M是一个半定矩阵，(Oa-Ob)T是(Oa-Ob)的转置。
3.如权利要求2所述的基于协同尺度学习的行人重识别方法，其特征在于：通过极小化同一行人距离与不同行人距离的差值，求解M，求解时使用经典的随机梯度下降进行算法进行尺度学习得到结果。
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