一种基于伪标签优化的无监督域适应行人重识别算法.pdf

基于噪声标签优化的无监督域适应行人重识别研究.docx 基于噪声标签优化的无监督域适应行人重识别研究一、引言 行人重识别（PersonRe-Identification，ReID）技术作为智能监控、智能交通等领域的重要应用，近年来得到了广泛关注。然而，由于不同摄像头之间的视角差异、光照变化等因素，使得跨摄像头行人重识别面临巨大挑战。其中，无监督域适应（UnsupervisedDomainAdaptation）方法在解决这一问题上具有显著优势。本文提出了一种基于噪声标签优化的无监督域适应行人重识别方法，旨在提高行人重识别的准确性和稳定性。二、背景及现状分析 无监督域适应方法是针对跨摄像头行人重识别任务的有效方法。其基本思想是利用源域（带有标签的数

2025-03-11 约4.26千字 8页立即下载

基于GAN的无监督域自适应行人重识别.docx 1 引言随着城市人口的不断增长和视频监控系统的大量普及，社会公共安全问题越来越受到人们的重视。为了增强摄像头网络的安防水平，行人重识别（person re-identification，reID）技术得到了广泛关注。行人重识别，也称行人再识别，被视为图像检索问题的一个分支，其目的在于利用计算机技术在一些大型区域内从非重叠多个摄像头中检索特定行人图片[1,2,3,4]。行人重识别技术有效地解决了人工检索的低效性问题，具有巨大的应用价值和发展前景。目前的行人重识别技术在智能安防领域、无人超市、智能机器人等领域有广泛的实际应用。但同时行人重识别也面临着许多困难，诸如服装、光照、姿势变换、遮挡物、摄

2022-06-08 约7.15千字 14页立即下载

基于多源域适应的无监督行人重识别研究.pdf 基于多源域适应的无监督行人重识别方法研究摘要 行人重识别是一种跨摄像头的检索技术，由于该技术能够对不同位置和时间出现 的行人进行识别和追踪，因此在智慧城市，智慧监控以及自动驾驶等领域有巨大的应用潜力。然而在现实场景中，高昂的标注成本往往会对行人重识别的应用造成阻碍。因此，无监督行人重识别，由于不需要在目标场景进行新一轮的数据标注，是更具备研究价值与应用潜力的。在这之中以无监督多源域适应行人重识别的性能最优，但也更具备挑战性，主要存在的问题包括基础模型特征提取能力不足，领域分布差异，伪标签中噪声，计算开销较高等问题。本文基于深度学习，对以上问题进行了充分的分析与解决。主要包括： 1

2025-05-17 约11.59万字 85页立即下载

基于对比学习的无监督行人重识别算法研究.pdf 摘要在计算机视觉领域中，行人重识别已成为非常关键的一个研究方向。行人重识别 是利用计算机视觉技术来识别图像或视频序列中是否存在特定行人的技术。行人重 识别不受摄像头固定位置带来的限制，每个摄像头只能捕捉到特定角度和范围内的图像信息，无法全面观察整个场景，而利用行人重识别技术可以实现跨摄像头的目标关联。现如今人口数量快速增长公共安全需求更加紧迫，监控摄像头数量也在不断增加，行人重识别在智能监控系统中变得至关重要，具有重要的研究意义和应用价值。有监督行人重识别现已取得较好的研究成果，但在实际应用场景中标签成本过于昂贵。因此无监督行人重识别更受关注，即使没有任何标签信息，它仍然能够在不

2025-03-22 约11.77万字 66页立即下载

基于多级特征对比学习的无监督行人重识别算法研究.pdf 摘要 行人重识别是计算机视觉中一项热门且重要的任务，目的是在非重叠摄像机视图下识别相同的行人，广泛应用于公共安全等领域。根据数据设定的差异，现有的行人重识别方法大致分为有监督和无监督行人重识别方法。然而，有监督行人重识别方法是由数据驱动的，需要大量的跨摄像机注释的人物图像，这给注释数据带来大量的人力和时间成本，限制了有监督方法的可扩展性。从而使开发高效，更富实用性的无监督行人重识别备受青睐。这一任务颇具挑战性，主要源于缺乏真实身份标签来监督行人特征表示学习，同时也没有成对标记数据来学习跨

2024-09-29 约7.35万字 51页立即下载

基于多级特征对比学习的无监督行人重识别算法研究.docx 基于多级特征对比学习的无监督行人重识别算法研究一、引言 行人重识别（PersonRe-Identification，ReID）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它涉及到跨摄像头、跨时间和跨场景下的行人识别。随着监控视频的普及和智能化需求的发展，无监督行人重识别算法在安全监控、智慧城市等领域有着广泛的应用前景。然而，由于不同摄像头之间的视角变化、光照条件差异、行人姿态变化等因素的影响，使得行人重识别任务变得极具挑战性。近年来，基于多级特征对比学习的无监督行人重识别算法成为了研究的热点。本文将对该算法进行深入研究，并探讨其在实际应用中的效果。二、研究背景与现状 行人重识别技术自提出以来，已经

2025-03-10 约4.49千字 9页立即下载

基于对比学习的无监督行人重识别算法研究.docx 基于对比学习的无监督行人重识别算法研究一、引言 行人重识别（PersonRe-Identification，ReID）是计算机视觉领域的重要研究方向之一，主要针对不同摄像头视角下的行人识别问题。随着人工智能技术的发展，无监督的行人重识别算法研究愈发受到关注。其中，基于对比学习的无监督行人重识别算法，通过学习行人特征的相似性关系，取得了显著的成果。本文旨在深入探讨基于对比学习的无监督行人重识别算法的研究现状及未来发展方向。二、相关背景及现状分析在无监督的行人重识别任务中，算法通常依赖于行人外观特征的相似性进行识别。传统的方法大多依赖于人工设计的特征提取器，然而，这种方法受限于人的主观判断和

2025-02-21 约3.65千字 7页立即下载

基于信息增强的无监督行人重识别算法研究.pdf 中文摘要 行人重识别是计算机视觉领域中极其重要的课题之一，主要研究如何对某一特定行人在不同摄像头（这几个摄像头所拍摄的区域是不重叠的区域）下的快速匹配问题。行人重识别可以有效弥补固定摄像头的视觉局限，将不同的摄像头中的同一目标关联起来，其研究成果可广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域，因此，具有广泛的应用前景和研究价值。相较于基于有监督的行人重识别，无监督行人重识别能够在没有任何标记数据的情况下跨摄像机检索感兴趣的人员，在实际应用中减少了视频监控的设备并降低了标记成本。然而，无监督

2024-10-01 约7.55万字 54页立即下载

基于特征聚类的域自适应行人重识别算法研究.pdf 华中科技大学硕士学位论文摘要目前行人重识别技术广泛应用于安防、刑侦等领域，但因行人身份标签不易获得且标注成本过高，在实际应用中存在一定局限性。因此，域自适应行人重识别得到了广泛关注，其中基于特征聚类的域自适应方法性能相对较好，但依然存在缺陷。一方面，特征聚类过程中的噪声问题严重影响模型的性能。另一方面，现有基于对比学习的方法存在对难样本实例挖掘不充分的问题。基于此，主要进行了如下工作。为缓解特征聚类过程中的噪声问题，提出了基于局部特征

2025-03-01 约11.11万字 79页立即下载

基于Memory+bank的行人重识别算法研究.pdf 摘要摘要作为计算机视觉领域研究热点之一的行人重识别，其在公共安全和新零售等众多领域都有很重要的应用。然而，目前它还面临着诸多挑战，受到摄像头视角、采集场景、像素光照以及行人姿态等众多因素的干扰，导致原本性能优异的行人重识别模型在新数据集上的准确率会严重降低，无法满足实际应用需求。针对以上问题，目前两类主流的解决方法为无监督域自适应行人重识别（Unsupervised

2025-03-17 约8.23万字 60页立即下载

基于Memory bank的行人重识别算法研究.docx 基于Memorybank的行人重识别算法研究一、引言 行人重识别（PersonRe-Identification，ReID）是计算机视觉领域中一个重要的研究方向。随着智能化监控系统的发展，对行人的有效识别与追踪显得尤为重要。基于MemoryBank的行人重识别算法作为一种新型的解决方案，因其能够有效利用历史数据和快速检索目标行人信息而备受关注。本文旨在深入探讨基于MemoryBank的行人重识别算法的研究与应用。二、行人重识别技术概述 行人重识别技术主要针对监控场景中不同摄像头视角下的同一行人进行识别。由于行人在不同摄像头下的外观、姿态、光照等条件差异较大，传统的图像匹配方法往往难以实现准

2025-02-20 约5.2千字 10页立即下载

基于卷积神经网络的行人再识别算法：原理、应用与优化.docx 基于卷积神经网络的行人再识别算法：原理、应用与优化一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化时代，随着摄像头在城市各个角落的广泛部署，行人再识别（PersonRe-Identification，Re-ID）作为计算机视觉领域的关键研究方向，在安防、智能交通等多个重要领域展现出不可或缺的价值。行人再识别旨在利用计算机视觉和模式识别技术，在不同摄像头的监控画面中准确识别出同一行人，实现跨摄像头的行人匹配与检索。这一技术的核心目标是帮助安防人员或智能系统快速追踪目标行人的行动轨迹，为城市安全管理和犯罪预防提供有力支持。在安防领域，行人再识别技术的重要性日益凸显。通过该技术，能够实现对重点区

2025-04-09 约2.75万字 21页立即下载

基于卷积神经网络的行人再识别算法：原理、应用与优化.docx 基于卷积神经网络的行人再识别算法：原理、应用与优化一、引言 1.1研究背景与意义随着城市化进程的加速和智能技术的飞速发展，安防和智能交通等领域对行人识别技术的需求日益增长。行人再识别（PersonRe-identification，Re-ID），作为计算机视觉领域的关键技术，旨在在不同摄像头或不同时间段拍摄的图像或视频中，准确识别出同一行人，弥补了固定摄像头视觉范围的局限性，能够与行人检测、行人跟踪技术相结合，在视频监控、智能安防等领域发挥重要作用。在安防领域，行人再识别技术可辅助警方快速追踪嫌疑人行踪，提高破案效率。当发生犯罪事件时，通过对多个监控摄像头捕捉到的行人图像进行再识别，

2025-06-09 约3.52万字 27页立即下载

一种基于yolov5行人检测算法减少行人误检测率的方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113392754 B (45)授权公告日 2022.06.28 (21)申请号 202110652249.0 G06V 10/764 (2022.01)

2023-06-17 约6.59千字 5页立即下载

基于循环排序存储器优化的域自适应行人重识别技术探索.docx 一、引言 1.1研究背景与意义在当今的智能监控和安防领域，行人重识别（PersonRe-identification，简称Re-ID）技术作为一项关键技术，正发挥着日益重要的作用。随着城市化进程的加速，公共场所的监控需求不断增长，行人重识别技术成为解决跨摄像头行人追踪问题的核心手段。它能够在不同摄像头拍摄的视频序列中，准确识别出同一个行人，从而为安防监控、智能交通、公共安全等领域提供有力支持。 行人重识别技术在安防领域的应用尤为突出。在犯罪调查中，警方可以通过行人重识别技术，将不同监控摄像头捕捉到的嫌疑人图像进行匹配，快速追踪嫌疑人的行动轨迹，为案件侦破提供关键线索。在大型活动安保、机

2025-02-20 约2.83万字 23页立即下载