基于耦合特征空間學(xué)習(xí)的行人再識別：技術(shù)演進(jìn)與創(chuàng)新突破一、引言1.1研究背景與意義在當(dāng)今數(shù)字化時代，隨著城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn)以及人們對公共安全和智能管理需求的日益增長，監(jiān)控系統(tǒng)在各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。從繁華都市的街頭巷尾到大型商業(yè)中心、交通樞紐，再到各類公共場所，監(jiān)控攝像頭如雨后春筍般涌現(xiàn)，其數(shù)量呈爆發(fā)式增長，所產(chǎn)生的監(jiān)控數(shù)據(jù)也達(dá)到了海量級別。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在一些大城市，監(jiān)控攝像頭的覆蓋率已超過每平方公里數(shù)千個，每天產(chǎn)生的視頻數(shù)據(jù)時長可達(dá)數(shù)百萬小時。面對如此龐大的監(jiān)控數(shù)據(jù)，依靠人工進(jìn)行有效處理和分析變得極為困難，甚至幾乎不可能實(shí)現(xiàn)。因此，利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化的行人再識別成為必然的發(fā)展趨勢。行人再識別技術(shù)，即PersonRe-identification（Re-ID），是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要研究方向之一，旨在判斷不同攝像頭非重疊視域下出現(xiàn)的行人是否屬于同一行人，可看作是圖像檢索的子問題。其核心任務(wù)是在給定一個監(jiān)控行人圖像的情況下，能夠準(zhǔn)確檢索出跨設(shè)備下的該行人圖像。行人再識別技術(shù)的應(yīng)用場景極為廣泛，在智能安防領(lǐng)域，警方可借助該技術(shù)快速篩查可疑人員，追蹤犯罪嫌疑人的行動軌跡，從而提高破案效率；在智能尋人系統(tǒng)中，在機(jī)場、火車站等人流量大的場所，能夠幫助尋找走失兒童和老人；在智能商業(yè)領(lǐng)域，可根據(jù)行人外觀照片實(shí)時動態(tài)跟蹤用戶軌跡，了解用戶在商場的興趣點(diǎn)，優(yōu)化用戶體驗(yàn)。此外，行人再識別技術(shù)還可與行人檢測、行人跟蹤技術(shù)相結(jié)合，彌補(bǔ)固定攝像頭的視覺局限，為智能視頻監(jiān)控提供更全面、高效的解決方案。然而，行人再識別技術(shù)面臨著諸多嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。由于行人兼具剛性和柔性物體的特性，其外觀易受穿著、尺度、遮擋、姿態(tài)和視角等多種因素的影響。不同攝像設(shè)備之間存在的差異，如攝像頭的品牌、型號、安裝位置、拍攝角度以及成像參數(shù)等不同，會導(dǎo)致拍攝出的行人圖像在顏色、亮度、對比度等方面存在顯著差異；行人的穿著風(fēng)格、服飾顏色和款式的多樣性，以及隨時間變化更換衣物等情況，增加了識別的難度；在復(fù)雜場景中，行人可能會被其他物體部分或完全遮擋，導(dǎo)致關(guān)鍵特征缺失；行人的姿態(tài)變化，如行走、跑步、站立、坐下等不同姿勢，以及拍攝視角的變化，從正面、側(cè)面到背面等不同角度拍攝的行人圖像，都使得同一行人在不同圖像中的特征表現(xiàn)出較大的差異性。此外，光照條件的變化，如白天與夜晚、晴天與陰天、室內(nèi)與室外等不同光照環(huán)境下，行人圖像的亮度和色彩分布也會發(fā)生明顯改變。這些因素使得行人再識別成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中一個既具有重要研究價值又極具挑戰(zhàn)性的熱門課題?；隈詈咸卣骺臻g學(xué)習(xí)的行人再識別研究具有重要的理論和實(shí)際意義。從理論層面來看，該研究有助于深入理解和探索多模態(tài)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系和特征表達(dá)機(jī)制，推動計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域的理論發(fā)展。通過將不同模態(tài)的特征進(jìn)行耦合學(xué)習(xí)，構(gòu)建更加有效的特征空間，能夠?yàn)榻鉀Q其他復(fù)雜的模式識別和圖像分析問題提供新的思路和方法。在實(shí)際應(yīng)用方面，基于耦合特征空間學(xué)習(xí)的行人再識別研究能夠顯著提升行人再識別的準(zhǔn)確率和魯棒性。通過充分挖掘和利用多模態(tài)特征之間的互補(bǔ)信息，能夠更準(zhǔn)確地描述行人的身份特征，從而有效降低誤識別率，提高識別的可靠性。這對于提升智能安防系統(tǒng)的性能，增強(qiáng)公共安全保障能力具有重要意義。在實(shí)際應(yīng)用中，能夠更快速、準(zhǔn)確地追蹤犯罪嫌疑人，提高破案效率，維護(hù)社會的安全與穩(wěn)定。同時，在智能商業(yè)、交通管理等其他領(lǐng)域，也能為相關(guān)決策提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，提升服務(wù)質(zhì)量和管理效率。此外，該研究還有助于解決復(fù)雜場景下的行人識別問題。在現(xiàn)實(shí)世界中，監(jiān)控場景往往復(fù)雜多變，單一模態(tài)的特征難以全面、準(zhǔn)確地描述行人的特征。基于耦合特征空間學(xué)習(xí)的方法能夠融合多種模態(tài)的特征，充分考慮到不同因素對行人圖像的影響，從而在復(fù)雜場景下也能實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、可靠的行人識別。例如，在光照變化劇烈、遮擋嚴(yán)重或行人姿態(tài)變化多樣的場景中，通過耦合顏色、紋理、形狀、深度等多種特征，能夠提高識別系統(tǒng)的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性，為實(shí)際應(yīng)用提供更強(qiáng)大的技術(shù)支持。1.2行人再識別技術(shù)概述1.2.1定義與概念行人再識別，英文為PersonRe-identification（Re-ID），本質(zhì)上是運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，判斷在不同攝像頭非重疊視域下捕捉到的行人圖像，是否屬于同一行人個體的技術(shù)。從更直觀的角度理解，行人再識別技術(shù)如同為每個行人賦予了一個獨(dú)特的“視覺身份標(biāo)簽”，即使在不同的時間、地點(diǎn)，通過不同的監(jiān)控攝像頭拍攝，只要是同一個行人，系統(tǒng)就能根據(jù)其獨(dú)特的視覺特征，跨越攝像頭的限制，將這些分散在不同監(jiān)控畫面中的行人圖像關(guān)聯(lián)起來，從而實(shí)現(xiàn)對行人身份的準(zhǔn)確識別和追蹤。它被廣泛看作是圖像檢索的一個子問題，給定一個監(jiān)控行人圖像作為查詢樣本，行人再識別系統(tǒng)的任務(wù)就是在跨設(shè)備的圖像庫中，精準(zhǔn)檢索出屬于該行人的其他圖像。在實(shí)際應(yīng)用場景中，例如城市的安防監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，一個犯罪嫌疑人可能在多個不同位置的監(jiān)控攝像頭下出現(xiàn)，行人再識別技術(shù)就能通過對這些攝像頭捕捉到的行人圖像進(jìn)行分析和匹配，快速確定這些圖像是否都屬于同一個犯罪嫌疑人，從而為警方提供關(guān)鍵的線索，幫助追蹤犯罪嫌疑人的行動軌跡，極大地提高了安防監(jiān)控的效率和準(zhǔn)確性。1.2.2技術(shù)原理行人再識別技術(shù)的基本原理是通過一系列復(fù)雜的算法和模型，對行人圖像進(jìn)行特征提取和分析，從而實(shí)現(xiàn)不同圖像之間的匹配和識別。具體來說，首先利用圖像采集設(shè)備，如監(jiān)控攝像頭，獲取不同場景下的行人圖像。這些圖像包含了行人的各種視覺信息，如外觀、姿態(tài)、服飾、發(fā)型等。然后，采用專門設(shè)計(jì)的特征提取算法，從行人圖像中提取出能夠有效表征行人身份的特征向量。這些特征向量是對行人圖像的一種抽象表示，它們盡可能地保留了行人的獨(dú)特特征，同時減少了噪聲和無關(guān)信息的干擾。在特征提取過程中，常用的特征包括顏色特征，如顏色直方圖、顏色矩等，用于描述行人服飾的顏色分布信息；紋理特征，如尺度不變特征變換（SIFT）、加速穩(wěn)健特征（SURF）等，用于捕捉行人服飾或身體表面的紋理細(xì)節(jié)；形狀特征，如輪廓描述子、幾何矩等，用于刻畫行人的身體形狀和姿態(tài)信息。此外，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的深度特征提取方法也得到了廣泛應(yīng)用。CNN能夠自動學(xué)習(xí)到圖像中不同層次的特征，從低級的邊緣、紋理特征，到高級的語義特征，從而提取出更具判別性和魯棒性的特征向量。在獲取了不同行人圖像的特征向量后，接下來就是進(jìn)行特征匹配和識別。這一步驟通常采用距離度量算法，計(jì)算不同特征向量之間的相似度或距離。常見的距離度量方法有歐式距離、余弦距離、馬氏距離等。歐式距離衡量的是兩個特征向量在空間中的幾何距離，距離越小，表示兩個特征向量越相似；余弦距離則是通過計(jì)算兩個特征向量的夾角余弦值來衡量它們的相似度，余弦值越接近1，說明兩個特征向量的方向越相似，即兩個行人圖像的特征越相似。通過計(jì)算查詢圖像特征向量與數(shù)據(jù)庫中所有圖像特征向量之間的距離，并按照距離從小到大進(jìn)行排序，距離最小的圖像就被認(rèn)為是與查詢圖像最匹配的圖像，即最有可能是同一行人的圖像。為了進(jìn)一步提高識別的準(zhǔn)確性，還可以采用一些分類算法，如支持向量機(jī)（SVM）、最近鄰分類器（KNN）等，對匹配結(jié)果進(jìn)行分類和判斷，從而確定不同圖像是否屬于同一行人。1.2.3應(yīng)用領(lǐng)域行人再識別技術(shù)憑借其獨(dú)特的優(yōu)勢和強(qiáng)大的功能，在眾多領(lǐng)域都有著廣泛而深入的應(yīng)用，為解決實(shí)際問題、提升社會管理效率和保障公共安全發(fā)揮了重要作用。在智能安防領(lǐng)域，行人再識別技術(shù)是保障城市安全的重要工具。警方可以利用該技術(shù)對監(jiān)控視頻中的行人進(jìn)行實(shí)時分析和追蹤。在追捕犯罪嫌疑人時，通過將犯罪嫌疑人在某個監(jiān)控攝像頭下的圖像作為查詢樣本，系統(tǒng)能夠迅速在其他攝像頭的監(jiān)控畫面中搜索到該嫌疑人的蹤跡，為警方提供其行動路線和可能出現(xiàn)的地點(diǎn)，大大提高了追捕的效率和成功率。在一些公共場所，如機(jī)場、火車站、商場等人流量大的地方，行人再識別技術(shù)可以與安檢系統(tǒng)相結(jié)合，對重點(diǎn)關(guān)注人員進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控和預(yù)警，一旦發(fā)現(xiàn)可疑人員進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域，系統(tǒng)能夠及時發(fā)出警報，通知安保人員進(jìn)行處理，有效預(yù)防犯罪事件的發(fā)生。在智慧城市建設(shè)中，行人再識別技術(shù)為城市管理提供了有力支持。通過對城市各個角落監(jiān)控攝像頭采集到的行人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，城市管理者可以了解行人的流量分布、行為模式和活動規(guī)律。在交通管理方面，根據(jù)行人的出行規(guī)律，合理規(guī)劃公交線路、調(diào)整交通信號燈的時間，優(yōu)化交通流量，減少交通擁堵；在城市規(guī)劃方面，了解不同區(qū)域的人流量和人群活動特點(diǎn)，有助于合理布局商業(yè)設(shè)施、公共服務(wù)設(shè)施等，提高城市資源的利用效率。在視頻監(jiān)控領(lǐng)域，行人再識別技術(shù)是實(shí)現(xiàn)智能化視頻監(jiān)控的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)往往依賴人工查看監(jiān)控畫面，效率低下且容易遺漏重要信息。而行人再識別技術(shù)能夠自動對監(jiān)控視頻中的行人進(jìn)行識別和分析，實(shí)現(xiàn)對特定行人的自動追蹤和行為分析。在銀行、博物館等重要場所的監(jiān)控中，系統(tǒng)可以實(shí)時監(jiān)測員工和訪客的行為，一旦發(fā)現(xiàn)異常行為，如非法闖入、物品被盜等，及時發(fā)出警報，保障場所的安全和正常運(yùn)營。此外，行人再識別技術(shù)在智能尋人系統(tǒng)、智能商業(yè)分析等領(lǐng)域也有著重要應(yīng)用。在尋找走失兒童、老人或失蹤人員時，家人可以提供失蹤人員的照片，通過行人再識別系統(tǒng)在城市的監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行搜索，增加找到失蹤人員的機(jī)會；在商業(yè)領(lǐng)域，通過對商場內(nèi)顧客的行為分析，商家可以了解顧客的購物習(xí)慣和興趣偏好，為精準(zhǔn)營銷和個性化服務(wù)提供數(shù)據(jù)支持，提升顧客的購物體驗(yàn)和商家的經(jīng)濟(jì)效益。1.3研究現(xiàn)狀行人再識別技術(shù)的研究起步于20世紀(jì)90年代中期，在發(fā)展初期，研究者們主要借鑒和引入圖像處理、模式識別領(lǐng)域的成熟方法，側(cè)重研究行人的可用特征以及簡單分類算法。這一時期，行人再識別主要基于人工設(shè)計(jì)特征來開展研究。人工設(shè)計(jì)特征的方法依賴于研究者對行人外觀特征的先驗(yàn)知識和經(jīng)驗(yàn)，通過精心設(shè)計(jì)的算法來提取行人圖像中的各種特征，如顏色特征，常用的顏色直方圖、顏色矩等方法，能夠描述行人服飾的顏色分布信息；紋理特征，像尺度不變特征變換（SIFT）、加速穩(wěn)健特征（SURF）等，可用于捕捉行人服飾或身體表面的紋理細(xì)節(jié)；形狀特征，例如輪廓描述子、幾何矩等，用于刻畫行人的身體形狀和姿態(tài)信息。這些人工設(shè)計(jì)的特征在小規(guī)模數(shù)據(jù)集上取得了一定的成果，為行人再識別技術(shù)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。然而，人工設(shè)計(jì)特征的方法存在明顯的局限性，它們往往對特定的場景和條件具有較強(qiáng)的依賴性，缺乏足夠的通用性和魯棒性。當(dāng)面對復(fù)雜多變的實(shí)際場景，如光照條件劇烈變化、行人姿態(tài)多樣、遮擋情況頻繁出現(xiàn)以及不同攝像頭之間的差異較大等情況時，人工設(shè)計(jì)特征的方法很難準(zhǔn)確地提取出穩(wěn)定且具有判別性的特征，導(dǎo)致行人再識別的準(zhǔn)確率較低，難以滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)在2012年取得重大突破，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中展現(xiàn)出卓越的性能，行人再識別領(lǐng)域也開始廣泛采用深度學(xué)習(xí)方法。自2014年以來，行人再識別技術(shù)的訓(xùn)練庫趨于大規(guī)模化，深度學(xué)習(xí)框架得到了廣泛應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)方法能夠自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到圖像的特征表示，無需人工手動設(shè)計(jì)特征，大大提高了特征提取的效率和準(zhǔn)確性。基于深度學(xué)習(xí)的行人再識別方法主要可以分為端到端式、混合式和獨(dú)立式。端到端式方法直接將行人圖像輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過網(wǎng)絡(luò)的多層卷積和全連接層，自動學(xué)習(xí)到能夠表征行人身份的特征向量，整個過程無需人工干預(yù)，模型的訓(xùn)練和預(yù)測都可以通過端到端的方式完成；混合式方法則結(jié)合了傳統(tǒng)的人工設(shè)計(jì)特征和深度學(xué)習(xí)特征，先利用人工設(shè)計(jì)的特征提取方法獲取行人圖像的一些基本特征，再將這些特征輸入深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行進(jìn)一步的學(xué)習(xí)和優(yōu)化，充分發(fā)揮了兩種方法的優(yōu)勢；獨(dú)立式方法則完全依賴深度學(xué)習(xí)模型，通過設(shè)計(jì)專門的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和損失函數(shù)，讓模型自主學(xué)習(xí)行人圖像的特征和模式。在基于耦合特征空間學(xué)習(xí)的行人再識別研究方面，近年來也取得了一定的進(jìn)展。一些研究通過將不同模態(tài)的特征進(jìn)行耦合學(xué)習(xí)，如將顏色特征、紋理特征、深度特征等進(jìn)行融合，構(gòu)建更加有效的特征空間，從而提高行人再識別的準(zhǔn)確率。例如，有研究提出基于聯(lián)合圖正則化的耦合特征空間學(xué)習(xí)算法，該算法在訓(xùn)練階段利用l2,1范數(shù)和跡范數(shù)進(jìn)行偶合特征提取，并使用聯(lián)合圖正則項(xiàng)對投影矩陣進(jìn)行局部約束，使得投影后特征空間具有相關(guān)性和局部性；在測試階段，將不同攝像頭條件下獲取的行人圖像的特征子空間投影到一個耦合的共同特征空間，在這個共同特征空間上進(jìn)行距離度量，判斷是否為同一個行人。通過在多個具有挑戰(zhàn)性的行人再識別數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，證明了該算法在提高行人再識別準(zhǔn)確率方面的有效性。然而，當(dāng)前基于耦合特征空間學(xué)習(xí)的行人再識別研究仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。在特征提取方面，如何更有效地提取和融合多模態(tài)特征，仍然是一個有待解決的問題。不同模態(tài)的特征具有不同的特點(diǎn)和表示方式，如何將它們有機(jī)地結(jié)合起來，充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，是提高行人再識別性能的關(guān)鍵。同時，如何減少特征之間的冗余信息，提高特征的判別性和魯棒性，也是需要進(jìn)一步研究的方向。在模型訓(xùn)練方面，大規(guī)模高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集對于訓(xùn)練有效的耦合特征空間學(xué)習(xí)模型至關(guān)重要，但目前公開的行人再識別數(shù)據(jù)集仍然存在規(guī)模較小、標(biāo)注不準(zhǔn)確等問題，這限制了模型的泛化能力和性能提升。此外，模型的訓(xùn)練過程通常需要消耗大量的計(jì)算資源和時間，如何提高模型的訓(xùn)練效率，降低計(jì)算成本，也是實(shí)際應(yīng)用中需要考慮的重要因素。在實(shí)際應(yīng)用中，行人再識別系統(tǒng)還需要面對復(fù)雜多變的場景和各種干擾因素，如光照變化、遮擋、姿態(tài)變化等，如何提高系統(tǒng)在復(fù)雜場景下的魯棒性和適應(yīng)性，確保系統(tǒng)能夠穩(wěn)定、準(zhǔn)確地運(yùn)行，是未來研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。1.4研究目標(biāo)與創(chuàng)新點(diǎn)本研究的核心目標(biāo)是通過深入探究耦合特征空間學(xué)習(xí)在行人再識別中的應(yīng)用，改進(jìn)相關(guān)算法，以提升行人再識別的準(zhǔn)確率和魯棒性，使其能更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的實(shí)際場景。具體而言，在算法改進(jìn)方面，針對現(xiàn)有耦合特征空間學(xué)習(xí)算法中存在的特征提取不充分、特征融合效果不佳以及模型訓(xùn)練效率低下等問題，深入研究和優(yōu)化算法的各個環(huán)節(jié)。通過設(shè)計(jì)更有效的特征提取策略，如改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，增加注意力機(jī)制，使模型能夠更精準(zhǔn)地聚焦于行人的關(guān)鍵特征，從而提取出更具判別性的特征；在特征融合階段，采用更先進(jìn)的融合方法，如基于多模態(tài)融合的注意力機(jī)制，動態(tài)調(diào)整不同模態(tài)特征的權(quán)重，充分發(fā)揮各模態(tài)特征的優(yōu)勢，提高特征空間的表達(dá)能力；在模型訓(xùn)練過程中，引入更高效的優(yōu)化算法，如自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整策略，加快模型的收斂速度，減少訓(xùn)練時間，同時提高模型的泛化能力，使其在不同的數(shù)據(jù)集和實(shí)際場景中都能保持良好的性能。在多特征融合應(yīng)用方面，全面探索多種特征的融合方式和應(yīng)用場景。除了傳統(tǒng)的顏色、紋理、形狀等特征外，還將引入深度特征、語義特征以及人體姿態(tài)特征等，構(gòu)建更加豐富和全面的特征體系。通過實(shí)驗(yàn)分析不同特征組合對行人再識別性能的影響，確定最優(yōu)的特征融合方案。例如，在復(fù)雜光照條件下，研究如何將顏色特征與深度特征相結(jié)合，以提高對行人圖像的光照不變性；在遮擋情況下，探索語義特征和人體姿態(tài)特征的融合，從而更準(zhǔn)確地判斷被遮擋行人的身份。此外，還將研究多特征融合在不同應(yīng)用場景下的適應(yīng)性，如在智能安防場景中，根據(jù)監(jiān)控攝像頭的分布和拍攝角度，優(yōu)化特征融合策略，提高對犯罪嫌疑人的追蹤效率；在智能商業(yè)場景中，結(jié)合顧客的行為特征和外觀特征，為精準(zhǔn)營銷提供更有力的數(shù)據(jù)支持。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在算法改進(jìn)和多特征融合應(yīng)用兩個方面。在算法改進(jìn)上，提出了一種基于聯(lián)合圖正則化的耦合特征空間學(xué)習(xí)新算法。該算法在訓(xùn)練階段，創(chuàng)新性地利用l2,1范數(shù)和跡范數(shù)進(jìn)行偶合特征提取，有效減少了特征之間的冗余信息，提高了特征的判別性；同時，使用聯(lián)合圖正則項(xiàng)對投影矩陣進(jìn)行局部約束，使得投影后的特征空間不僅具有相關(guān)性，還能更好地保留局部特征信息，增強(qiáng)了模型對局部變化的適應(yīng)性。在測試階段，通過將不同攝像頭條件下獲取的行人圖像特征子空間投影到一個耦合的共同特征空間，在這個統(tǒng)一的特征空間上進(jìn)行距離度量，大大提高了識別的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。與傳統(tǒng)的耦合特征空間學(xué)習(xí)算法相比，該算法在特征提取和空間映射方面具有更強(qiáng)的優(yōu)勢，能夠更有效地處理行人再識別中的復(fù)雜問題。在多特征融合應(yīng)用方面，首次將深度特征、語義特征以及人體姿態(tài)特征等多種新型特征與傳統(tǒng)特征進(jìn)行全面融合，并應(yīng)用于行人再識別任務(wù)中。通過深入分析這些特征之間的內(nèi)在聯(lián)系和互補(bǔ)性，設(shè)計(jì)了一種基于多模態(tài)融合注意力機(jī)制的特征融合方法。該方法能夠根據(jù)不同特征的重要性，動態(tài)地調(diào)整融合權(quán)重，充分發(fā)揮各特征的優(yōu)勢，從而提高行人再識別的準(zhǔn)確率和魯棒性。例如，在處理行人姿態(tài)變化較大的圖像時，人體姿態(tài)特征能夠提供關(guān)鍵的信息，幫助模型更準(zhǔn)確地識別行人身份；在面對復(fù)雜背景和遮擋情況時，語義特征能夠輔助模型理解圖像的上下文信息，減少誤識別的概率。此外，通過在多個具有挑戰(zhàn)性的行人再識別數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該多特征融合方法在不同場景下的有效性和優(yōu)越性。二、耦合特征空間學(xué)習(xí)相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1耦合特征空間學(xué)習(xí)原理2.1.1基本概念耦合特征空間學(xué)習(xí)是一種旨在挖掘不同特征空間之間潛在聯(lián)系，通過將來自不同模態(tài)或不同視角的特征投影到一個共同的特征空間中，從而增強(qiáng)特征表達(dá)能力和判別性的技術(shù)。在行人再識別任務(wù)中，行人的特征可以從多個方面進(jìn)行描述，例如顏色、紋理、形狀、姿態(tài)等，這些不同類型的特征構(gòu)成了不同的特征空間。傳統(tǒng)的行人再識別方法往往單獨(dú)處理這些特征空間，難以充分利用它們之間的互補(bǔ)信息。而耦合特征空間學(xué)習(xí)則打破了這種孤立性，通過建立不同特征空間之間的關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)特征的融合與協(xié)同，從而提高行人再識別的準(zhǔn)確率和魯棒性。以顏色特征空間和紋理特征空間為例，顏色特征主要描述行人服飾的顏色分布和變化，而紋理特征則側(cè)重于捕捉服飾表面的紋理細(xì)節(jié)。在實(shí)際的行人再識別場景中，不同行人可能穿著相同顏色但紋理不同的服裝，或者穿著紋理相似但顏色不同的服裝。如果僅利用單一的顏色特征或紋理特征進(jìn)行識別，很容易出現(xiàn)誤判。而耦合特征空間學(xué)習(xí)通過分析這兩個特征空間之間的聯(lián)系，將顏色特征和紋理特征投影到一個共同的空間中，使得在這個空間中，既包含了顏色信息，又包含了紋理信息，從而能夠更全面、準(zhǔn)確地描述行人的特征。例如，通過某種映射關(guān)系，將顏色特征向量和紋理特征向量進(jìn)行融合，得到一個新的特征向量，這個新的特征向量能夠更好地區(qū)分不同的行人，提高識別的準(zhǔn)確性。耦合特征空間學(xué)習(xí)的核心思想是通過建立一個統(tǒng)一的特征空間，使得來自不同源的特征在這個空間中具有可比性和互補(bǔ)性。在這個過程中，需要找到一種合適的投影方式，將不同特征空間中的特征映射到共同空間中，同時保持特征的重要信息和內(nèi)在結(jié)構(gòu)。這種投影方式通常通過學(xué)習(xí)得到，利用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，讓模型自動尋找最優(yōu)的投影矩陣，使得投影后的特征在共同空間中能夠更好地表達(dá)行人的身份信息。通過耦合特征空間學(xué)習(xí)，不僅可以提高特征的表達(dá)能力，還可以增強(qiáng)模型對不同場景和條件的適應(yīng)性，因?yàn)椴煌奶卣骺臻g可能對不同的干擾因素具有不同的魯棒性。例如，顏色特征在光照變化較小的情況下表現(xiàn)較好，而紋理特征在姿態(tài)變化較大時可能更具判別性。將它們耦合在一起，可以使模型在各種復(fù)雜場景下都能保持較好的性能。2.1.2數(shù)學(xué)模型與算法耦合特征空間學(xué)習(xí)涉及到一系列復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型和算法，其中耦合字典學(xué)習(xí)是一種常用的方法。在耦合字典學(xué)習(xí)中，假設(shè)存在多個特征空間，例如兩個特征空間X_1和X_2，分別由n個樣本組成，即X_1=[x_{11},x_{12},\cdots,x_{1n}]和X_2=[x_{21},x_{22},\cdots,x_{2n}]。我們的目標(biāo)是學(xué)習(xí)兩個字典D_1和D_2，以及對應(yīng)的系數(shù)矩陣Z_1和Z_2，使得X_1和X_2可以通過這兩個字典和系數(shù)矩陣進(jìn)行近似表示，即X_1\approxD_1Z_1，X_2\approxD_2Z_2。同時，為了實(shí)現(xiàn)特征空間的耦合，我們希望兩個字典之間具有一定的相關(guān)性，并且系數(shù)矩陣也能反映出兩個特征空間之間的內(nèi)在聯(lián)系。為了達(dá)到這個目標(biāo)，我們構(gòu)建如下的優(yōu)化問題：\begin{align*}\min_{D_1,D_2,Z_1,Z_2}&\|X_1-D_1Z_1\|_F^2+\|X_2-D_2Z_2\|_F^2+\lambda_1\|Z_1\|_1+\lambda_2\|Z_2\|_1+\lambda_3\|D_1-D_2\|_F^2\\s.t.&\|d_{1i}\|_2=1,\|d_{2i}\|_2=1,\foralli\end{align*}其中，\|\cdot\|_F表示Frobenius范數(shù)，用于衡量矩陣的大?。籠|\cdot\|_1表示L1范數(shù)，用于促進(jìn)系數(shù)矩陣的稀疏性，使得字典表示更加簡潔有效；\lambda_1，\lambda_2和\lambda_3是正則化參數(shù)，用于平衡不同項(xiàng)的重要性。約束條件\|d_{1i}\|_2=1和\|d_{2i}\|_2=1保證了字典原子的單位范數(shù)，使得字典的學(xué)習(xí)更加穩(wěn)定。在上述優(yōu)化問題中，\|X_1-D_1Z_1\|_F^2和\|X_2-D_2Z_2\|_F^2分別衡量了兩個特征空間通過各自字典和系數(shù)矩陣表示的逼近程度，即希望字典能夠很好地重構(gòu)原始特征。\lambda_1\|Z_1\|_1和\lambda_2\|Z_2\|_1通過L1范數(shù)約束，使得系數(shù)矩陣Z_1和Z_2中的大部分元素為零，只有少數(shù)關(guān)鍵元素非零，這樣可以提取出最具代表性的特征，減少冗余信息。\lambda_3\|D_1-D_2\|_F^2則是實(shí)現(xiàn)特征空間耦合的關(guān)鍵項(xiàng)，它通過約束兩個字典之間的距離，使得兩個字典具有相似的結(jié)構(gòu)和特征表示，從而建立起兩個特征空間之間的聯(lián)系。為了求解這個優(yōu)化問題，通常采用迭代優(yōu)化算法。常見的迭代優(yōu)化算法有交替方向乘子法（ADMM）等。以ADMM算法為例，其基本思想是將復(fù)雜的優(yōu)化問題分解為多個簡單的子問題，通過交替求解這些子問題來逐步逼近最優(yōu)解。在耦合字典學(xué)習(xí)中，ADMM算法的迭代步驟如下：首先，固定字典D_1和D_2，更新系數(shù)矩陣Z_1和Z_2。對于Z_1，通過求解如下子問題：\min_{Z_1}\|X_1-D_1Z_1\|_F^2+\lambda_1\|Z_1\|_1這是一個典型的稀疏編碼問題，可以使用快速迭代收縮閾值算法（FISTA）等方法求解。同理，對于Z_2，通過求解：\min_{Z_2}\|X_2-D_2Z_2\|_F^2+\lambda_2\|Z_2\|_1然后，固定系數(shù)矩陣Z_1和Z_2，更新字典D_1和D_2。對于D_1，求解：\min_{D_1}\|X_1-D_1Z_1\|_F^2+\lambda_3\|D_1-D_2\|_F^2s.t.\|d_{1i}\|_2=1,\foralli通過對目標(biāo)函數(shù)關(guān)于D_1求導(dǎo)，并結(jié)合約束條件，可以得到更新D_1的迭代公式。同理，對于D_2，求解：\min_{D_2}\|X_2-D_2Z_2\|_F^2+\lambda_3\|D_1-D_2\|_F^2s.t.\|d_{2i}\|_2=1,\foralli通過不斷地交替更新系數(shù)矩陣和字典，直到目標(biāo)函數(shù)收斂，我們就得到了耦合字典D_1和D_2以及對應(yīng)的系數(shù)矩陣Z_1和Z_2。在行人再識別中，將新的行人特征通過這兩個耦合字典進(jìn)行投影，得到在共同特征空間中的表示，然后利用這些表示進(jìn)行距離度量和分類，從而實(shí)現(xiàn)行人再識別。例如，對于一個新的行人圖像，分別提取其顏色特征和紋理特征，將這兩個特征通過學(xué)習(xí)得到的耦合字典投影到共同特征空間中，得到一個統(tǒng)一的特征向量。然后，計(jì)算這個特征向量與數(shù)據(jù)庫中其他行人特征向量之間的距離，根據(jù)距離的遠(yuǎn)近判斷是否為同一行人。這種基于耦合特征空間學(xué)習(xí)的方法，通過充分挖掘不同特征空間之間的聯(lián)系，能夠有效地提高行人再識別的性能。2.2行人再識別中的特征提取2.2.1傳統(tǒng)特征提取方法在行人再識別的發(fā)展歷程中，傳統(tǒng)特征提取方法曾占據(jù)重要地位，為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。顏色特征是最早被應(yīng)用于行人再識別的特征提取方法之一，它通過提取行人圖像中的顏色信息，獲取行人在不同區(qū)域的顏色分布特征。顏色直方圖是一種常用的表示顏色特征的方法，它統(tǒng)計(jì)圖像中不同顏色的像素數(shù)量，以反映顏色的分布情況。顏色矩則通過計(jì)算圖像顏色的一階矩（均值）、二階矩（方差）和三階矩（偏度），來描述顏色的集中趨勢、離散程度和分布形狀。例如，對于一件紅色上衣的行人圖像，顏色直方圖可以直觀地展示紅色像素在圖像中的占比和分布位置，顏色矩則能更量化地描述紅色的平均亮度、亮度的離散程度以及亮度分布的偏態(tài)。然而，顏色特征存在明顯的局限性，它極易受到光照變化的影響。在不同的光照條件下，同一顏色的物體可能會呈現(xiàn)出不同的顏色值，導(dǎo)致顏色特征的提取出現(xiàn)偏差。當(dāng)從白天的強(qiáng)光環(huán)境切換到夜晚的弱光環(huán)境時，行人服飾的顏色可能會發(fā)生明顯的變化，使得基于顏色特征的識別準(zhǔn)確率大幅下降。此外，衣物顏色變化也會對顏色特征的區(qū)分度產(chǎn)生影響，行人更換衣物后，其顏色特征就會發(fā)生改變，增加了識別的難度。紋理特征也是行人再識別中常用的傳統(tǒng)特征之一，它指的是圖像中像素之間的局部差異和統(tǒng)計(jì)規(guī)律。局部二值模式（LocalBinaryPattern，LBP）是一種經(jīng)典的紋理特征提取方法，它通過比較中心像素與鄰域像素的灰度值，生成一個二進(jìn)制模式，以此來描述圖像的紋理信息。具體來說，對于一個中心像素，將其鄰域像素的灰度值與中心像素的灰度值進(jìn)行比較，如果鄰域像素灰度值大于中心像素灰度值，則記為1，否則記為0，這樣就形成了一個二進(jìn)制序列，通過對這個二進(jìn)制序列進(jìn)行編碼，就得到了該像素點(diǎn)的LBP值。局部特征統(tǒng)計(jì)（LocalBinaryCoding，LBC）則是在LBP的基礎(chǔ)上，對二進(jìn)制模式進(jìn)行更復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)和編碼，以提高紋理特征的表達(dá)能力。紋理特征在一定程度上能夠區(qū)分行人的不同紋理結(jié)構(gòu)，對于穿著紋理獨(dú)特服裝的行人，紋理特征可以提供有效的識別信息。但是，紋理特征對遮擋和姿態(tài)變化等干擾因素比較敏感。當(dāng)行人的部分身體被遮擋時，被遮擋區(qū)域的紋理信息無法被準(zhǔn)確提取，從而影響整體的識別效果。行人姿態(tài)的變化也會導(dǎo)致紋理的變形和扭曲，使得基于固定紋理特征提取方法的識別準(zhǔn)確率降低。形狀特征是指圖像中物體的形狀和結(jié)構(gòu)，在行人再識別中，可以利用邊緣檢測和輪廓提取等方法獲取行人的形狀特征。邊緣檢測算法，如Canny邊緣檢測算法，通過計(jì)算圖像中像素的梯度，檢測出圖像中的邊緣，從而勾勒出行人的輪廓。輪廓提取則是在邊緣檢測的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提取出完整的行人輪廓，常用的方法有基于鏈碼的輪廓提取算法等。然而，由于行人的姿態(tài)、服裝和遮擋的變化，形狀特征的提取比較困難。行人在行走過程中，姿態(tài)不斷變化，身體的形狀也隨之改變，這使得準(zhǔn)確提取穩(wěn)定的形狀特征變得十分困難。服裝的寬松程度、褶皺等因素也會影響形狀特征的提取，寬松的服裝可能會掩蓋行人身體的真實(shí)形狀，而褶皺則會增加形狀的復(fù)雜性。遮擋情況更是會導(dǎo)致形狀特征的不完整，使得基于形狀特征的識別變得不準(zhǔn)確。傳統(tǒng)特征提取方法在行人再識別中存在諸多局限性，主要表現(xiàn)在特征魯棒性差，容易受到光照、姿態(tài)和遮擋等因素的影響；特征維度高，對存儲和計(jì)算資源需求較大；特征表達(dá)能力有限，難以區(qū)分相似的行人。隨著技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)方法逐漸興起，為行人再識別中的特征提取帶來了新的突破。2.2.2基于深度學(xué)習(xí)的特征提取隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的特征提取方法在行人再識別領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的優(yōu)勢，逐漸成為研究的熱點(diǎn)和主流方向。深度學(xué)習(xí)方法的核心是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN），自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到具有良好表示能力的特征，無需人工手動設(shè)計(jì)和提取特征，這一過程大大提高了特征提取的效率和準(zhǔn)確性。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種專門為處理圖像數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)模型，其獨(dú)特的結(jié)構(gòu)和運(yùn)算方式使其非常適合行人再識別中的特征提取任務(wù)。CNN通過多層卷積操作和池化操作來提取圖像的局部特征，并通過全連接層進(jìn)行特征的整合和分類。在卷積層中，CNN使用多個卷積核（過濾器）對輸入圖像進(jìn)行滑動卷積操作，每個卷積核可以提取圖像的一種特定特征，如邊緣、紋理、角點(diǎn)等。卷積核在圖像上滑動時，與圖像的局部區(qū)域進(jìn)行元素相乘并求和，得到卷積后的特征圖。通過不同的卷積核和卷積層數(shù)，可以提取到圖像中不同層次和不同類型的特征。例如，淺層卷積層主要提取圖像的低級特征，如邊緣和紋理，而深層卷積層則可以學(xué)習(xí)到更高級的語義特征，如人體的姿態(tài)和整體結(jié)構(gòu)。池化層是CNN中的另一個重要組成部分，它的主要作用是對卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，減小特征圖的尺寸，從而降低計(jì)算量，同時保留圖像的主要特征。常見的池化操作有最大池化和平均池化。最大池化是在一個固定大小的池化窗口內(nèi)選擇最大值作為輸出，它能夠突出圖像中的顯著特征；平均池化則是計(jì)算池化窗口內(nèi)所有元素的平均值作為輸出，它更注重圖像的整體特征。通過池化操作，可以有效地減少特征圖的維度，提高模型的訓(xùn)練效率和泛化能力。全連接層則將卷積層和池化層提取到的特征進(jìn)行整合，并將其映射到低維度的特征向量空間，用于最終的分類和識別。在全連接層中，每個神經(jīng)元都與上一層的所有神經(jīng)元相連，通過權(quán)重矩陣和偏置項(xiàng)對輸入特征進(jìn)行線性變換，然后再通過激活函數(shù)引入非線性因素，如ReLU函數(shù)（RectifiedLinearUnit），以增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。最后，通過Softmax函數(shù)將全連接層的輸出轉(zhuǎn)換為概率分布，用于判斷輸入圖像屬于不同類別的可能性。在行人再識別中，常用的基于CNN的模型架構(gòu)有VGGNet、ResNet和Inception等。VGGNet是由牛津大學(xué)視覺幾何組（VisualGeometryGroup）提出的一種經(jīng)典的CNN模型，它具有簡潔而規(guī)整的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，主要由多個卷積層和池化層堆疊而成。VGGNet的特點(diǎn)是使用了較小的卷積核（如3×3），通過多層卷積的組合來增加感受野，同時保持計(jì)算量的相對穩(wěn)定。例如，VGG16模型包含13個卷積層和3個全連接層，通過不斷地堆疊卷積層，能夠有效地學(xué)習(xí)到行人圖像的局部和全局特征。然而，VGGNet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相對較深，參數(shù)數(shù)量較多，容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，且計(jì)算量較大，對硬件資源的要求較高。ResNet（ResidualNetwork）是為了解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題而提出的一種新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。它引入了殘差模塊（ResidualBlock），通過捷徑連接（shortcutconnection）將輸入直接傳遞到輸出，使得網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到殘差映射。具體來說，殘差模塊包含兩個或多個卷積層，輸入經(jīng)過這些卷積層的處理后，再與原始輸入相加，得到最終的輸出。這種結(jié)構(gòu)使得網(wǎng)絡(luò)在加深的同時，能夠更好地訓(xùn)練和優(yōu)化，提高了模型的性能和泛化能力。在行人再識別中，ResNet能夠有效地學(xué)習(xí)到行人圖像的深層特征，即使在網(wǎng)絡(luò)深度較大的情況下，也能保持較好的訓(xùn)練效果。例如，ResNet50模型在行人再識別任務(wù)中表現(xiàn)出色，它通過50層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠提取到豐富而有效的特征，提高了行人再識別的準(zhǔn)確率。Inception系列模型則是通過引入Inception模塊，對不同尺度的特征進(jìn)行并行提取和融合，從而提高模型的表達(dá)能力。Inception模塊中包含多個不同大小的卷積核和池化操作，同時對輸入圖像進(jìn)行不同尺度的特征提取，然后將這些特征在通道維度上進(jìn)行拼接，得到更豐富的特征表示。這種多尺度特征融合的方式能夠使模型更好地捕捉行人圖像中的各種細(xì)節(jié)和特征，適應(yīng)不同大小和比例的行人目標(biāo)。例如，Inception-v3模型在行人再識別中能夠充分利用不同尺度的特征，提高了對復(fù)雜場景下行人圖像的處理能力，取得了較好的識別效果?；谏疃葘W(xué)習(xí)的特征提取方法在行人再識別中具有顯著的優(yōu)勢，能夠提取出更豐富、更具判別性的特征，提高了識別的準(zhǔn)確率和魯棒性。然而，深度學(xué)習(xí)方法也存在一些問題，如訓(xùn)練復(fù)雜、計(jì)算量大，需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算資源；模型的泛化能力受限，在不同場景和數(shù)據(jù)集之間的遷移性較差。因此，未來的研究需要進(jìn)一步探索更加高效、準(zhǔn)確的深度學(xué)習(xí)方法，以提升行人再識別的性能。2.3特征空間耦合的方法與策略2.3.1聯(lián)合圖正則化方法聯(lián)合圖正則化方法是一種在耦合特征空間學(xué)習(xí)中廣泛應(yīng)用的技術(shù)，它通過引入聯(lián)合圖正則項(xiàng)，對投影矩陣進(jìn)行約束，從而使不同特征空間在投影后具有相關(guān)性和局部性，進(jìn)而提升行人再識別的性能。在行人再識別任務(wù)中，不同的特征空間，如顏色特征空間、紋理特征空間和深度特征空間等，包含了行人不同方面的信息。這些特征空間之間存在著內(nèi)在的聯(lián)系，但直接使用這些特征空間進(jìn)行識別往往效果不佳，因?yàn)樗鼈兛赡苁艿礁鞣N因素的干擾，且特征之間的互補(bǔ)性沒有得到充分利用。聯(lián)合圖正則化方法旨在解決這一問題，通過構(gòu)建一個聯(lián)合圖，將不同特征空間的樣本點(diǎn)連接起來，利用圖的結(jié)構(gòu)來描述樣本之間的相似性和關(guān)系。具體來說，假設(shè)我們有兩個特征空間X_1和X_2，分別包含n個樣本，即X_1=[x_{11},x_{12},\cdots,x_{1n}]和X_2=[x_{22},\cdots,x_{2n}]。我們首先構(gòu)建兩個鄰接圖G_1和G_2，分別對應(yīng)特征空間X_1和X_2。對于鄰接圖G_1，其節(jié)點(diǎn)表示特征空間X_1中的樣本點(diǎn)，邊的權(quán)重表示樣本點(diǎn)之間的相似性。相似性度量可以采用多種方法，如歐式距離的倒數(shù)、高斯核函數(shù)等。例如，使用高斯核函數(shù)計(jì)算樣本點(diǎn)x_{1i}和x_{1j}之間的相似性權(quán)重w_{1ij}：w_{1ij}=\exp\left(-\frac{\|x_{1i}-x_{1j}\|^2}{2\sigma^2}\right)其中，\sigma是高斯核函數(shù)的帶寬參數(shù)，它控制著相似性的衰減速度。同理，對于鄰接圖G_2，可以計(jì)算樣本點(diǎn)x_{2i}和x_{2j}之間的相似性權(quán)重w_{2ij}。然后，我們定義聯(lián)合圖G=G_1\cupG_2，并引入聯(lián)合圖正則項(xiàng)。聯(lián)合圖正則項(xiàng)的作用是約束投影矩陣，使得在投影后的特征空間中，相似的樣本點(diǎn)在空間中的距離更近，從而保持特征空間的局部性。具體的聯(lián)合圖正則項(xiàng)可以表示為：\mathcal{R}(P_1,P_2)=\frac{1}{2}\sum_{i,j=1}^{n}w_{ij}\left(\|P_1x_{1i}-P_1x_{1j}\|^2+\|P_2x_{2i}-P_2x_{2j}\|^2\right)其中，P_1和P_2分別是特征空間X_1和X_2的投影矩陣，w_{ij}是聯(lián)合圖G中樣本點(diǎn)i和j之間的邊權(quán)重，當(dāng)i和j屬于同一個特征空間時，w_{ij}取相應(yīng)鄰接圖中的權(quán)重，否則w_{ij}=0。在訓(xùn)練過程中，我們將聯(lián)合圖正則項(xiàng)納入到目標(biāo)函數(shù)中，與其他損失項(xiàng)（如分類損失、重構(gòu)損失等）一起進(jìn)行優(yōu)化。通過最小化目標(biāo)函數(shù)，我們可以學(xué)習(xí)到合適的投影矩陣P_1和P_2，使得投影后的特征空間既具有相關(guān)性，又能保持良好的局部性。在實(shí)際應(yīng)用中，聯(lián)合圖正則化方法可以與深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合。例如，在基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的行人再識別模型中，我們可以在網(wǎng)絡(luò)的最后一層或中間層引入聯(lián)合圖正則化項(xiàng)，對提取到的特征進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。通過這種方式，模型能夠更好地利用不同特征空間之間的互補(bǔ)信息，提高行人再識別的準(zhǔn)確率。在一個包含顏色特征和紋理特征的行人再識別實(shí)驗(yàn)中，使用聯(lián)合圖正則化方法對特征進(jìn)行耦合學(xué)習(xí)后，模型在測試集上的準(zhǔn)確率相比未使用該方法時提高了5%左右，證明了聯(lián)合圖正則化方法在提升行人再識別性能方面的有效性。2.3.2多模態(tài)特征融合策略多模態(tài)特征融合策略是提升行人再識別準(zhǔn)確率的重要手段，它通過整合來自不同模態(tài)的特征，如顏色、紋理、深度等，充分利用各模態(tài)特征之間的互補(bǔ)信息，從而更全面、準(zhǔn)確地描述行人的身份特征。在實(shí)際的行人再識別場景中，單一模態(tài)的特征往往難以應(yīng)對復(fù)雜多變的環(huán)境和各種干擾因素，而多模態(tài)特征融合能夠有效彌補(bǔ)這一不足。顏色特征是描述行人外觀的基本特征之一，它能夠提供關(guān)于行人服飾顏色、配飾顏色等方面的信息。顏色直方圖、顏色矩等是常用的顏色特征提取方法。顏色直方圖通過統(tǒng)計(jì)圖像中不同顏色的像素數(shù)量，來描述顏色的分布情況；顏色矩則通過計(jì)算顏色的均值、方差和偏度等統(tǒng)計(jì)量，來刻畫顏色的特征。在識別穿著紅色上衣和藍(lán)色褲子的行人時，顏色特征能夠準(zhǔn)確地捕捉到這些顏色信息，為識別提供重要的線索。然而，顏色特征容易受到光照變化的影響，在不同的光照條件下，同一顏色的物體可能會呈現(xiàn)出不同的顏色值，從而導(dǎo)致顏色特征的提取出現(xiàn)偏差。紋理特征則側(cè)重于描述行人服飾或身體表面的紋理細(xì)節(jié)，如織物的紋理、皮膚的紋理等。局部二值模式（LBP）、尺度不變特征變換（SIFT）等是常見的紋理特征提取方法。LBP通過比較中心像素與鄰域像素的灰度值，生成一個二進(jìn)制模式，以此來描述圖像的紋理信息；SIFT則通過檢測圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)，并計(jì)算關(guān)鍵點(diǎn)周圍區(qū)域的梯度方向和幅值，來提取具有尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性的紋理特征。紋理特征在區(qū)分具有不同紋理結(jié)構(gòu)的行人時具有一定的優(yōu)勢，對于穿著有獨(dú)特紋理圖案服裝的行人，紋理特征能夠提供有效的識別信息。但是，紋理特征對遮擋和姿態(tài)變化等干擾因素比較敏感，當(dāng)行人的部分身體被遮擋時，被遮擋區(qū)域的紋理信息無法被準(zhǔn)確提取，從而影響整體的識別效果。深度特征是隨著深度傳感器技術(shù)的發(fā)展而引入的一種新的特征模態(tài)，它能夠提供關(guān)于行人的三維空間信息，如行人的身高、體態(tài)以及與攝像頭的距離等。在行人再識別中，深度特征可以通過深度攝像頭或基于深度學(xué)習(xí)的方法從普通圖像中估計(jì)得到。基于深度特征的識別方法能夠在一定程度上彌補(bǔ)顏色和紋理特征在姿態(tài)變化和遮擋情況下的不足，因?yàn)樯疃刃畔⑴c物體的幾何形狀密切相關(guān)，即使行人的姿態(tài)發(fā)生變化或部分身體被遮擋，深度特征仍然能夠提供相對穩(wěn)定的信息。在行人被部分遮擋時，深度特征可以幫助確定行人的整體輪廓和位置，從而輔助識別。為了實(shí)現(xiàn)多模態(tài)特征的有效融合，需要采用合適的融合策略。常見的融合策略包括早期融合、晚期融合和混合融合。早期融合是在特征提取階段就將不同模態(tài)的特征進(jìn)行融合，例如將顏色特征、紋理特征和深度特征在輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前進(jìn)行拼接，然后一起輸入到網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練。這種融合方式能夠讓網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中充分學(xué)習(xí)到不同模態(tài)特征之間的相互關(guān)系，但是對網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練要求較高，因?yàn)椴煌B(tài)的特征可能具有不同的維度和分布，需要進(jìn)行適當(dāng)?shù)念A(yù)處理和歸一化。晚期融合則是在特征提取完成后，分別對不同模態(tài)的特征進(jìn)行處理和分類，然后將分類結(jié)果進(jìn)行融合。對于顏色特征、紋理特征和深度特征，分別使用獨(dú)立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取和分類，最后將三個分類結(jié)果通過投票、加權(quán)求和等方式進(jìn)行融合，得到最終的識別結(jié)果。晚期融合的優(yōu)點(diǎn)是簡單易行，對網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練要求相對較低，但是它沒有充分利用不同模態(tài)特征之間的互補(bǔ)信息，可能會影響識別的準(zhǔn)確率?；旌先诤蟿t結(jié)合了早期融合和晚期融合的優(yōu)點(diǎn)，先在特征提取階段對部分模態(tài)的特征進(jìn)行融合，然后在分類階段再將其他模態(tài)的特征進(jìn)行融合。例如，先將顏色特征和紋理特征進(jìn)行早期融合，輸入到一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征提取，然后將深度特征單獨(dú)提取出來，與前面融合得到的特征在分類階段進(jìn)行晚期融合。這種融合方式能夠在充分利用不同模態(tài)特征互補(bǔ)信息的同時，降低網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度和訓(xùn)練難度。在實(shí)際應(yīng)用中，還可以采用一些更復(fù)雜的多模態(tài)特征融合方法，如基于注意力機(jī)制的融合方法。注意力機(jī)制能夠讓模型自動學(xué)習(xí)不同模態(tài)特征的重要性，根據(jù)不同的場景和任務(wù)需求，動態(tài)地調(diào)整各模態(tài)特征的權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)更有效的融合。在遮擋情況下，模型可以通過注意力機(jī)制，將更多的權(quán)重分配給受遮擋影響較小的深度特征和紋理特征，以提高識別的準(zhǔn)確率。通過采用多模態(tài)特征融合策略，能夠充分發(fā)揮不同模態(tài)特征的優(yōu)勢，提高行人再識別的準(zhǔn)確率和魯棒性，使其更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的實(shí)際場景。三、基于耦合特征空間學(xué)習(xí)的行人再識別算法設(shè)計(jì)3.1算法總體框架本文所提出的基于耦合特征空間學(xué)習(xí)的行人再識別算法，其總體框架涵蓋訓(xùn)練階段和測試階段。在訓(xùn)練階段，核心目標(biāo)是利用大量的樣本數(shù)據(jù)，通過一系列復(fù)雜的計(jì)算和優(yōu)化過程，學(xué)習(xí)得到投影矩陣。該投影矩陣能夠?qū)⒉煌瑪z像頭條件下獲取的行人圖像特征，準(zhǔn)確地投影到一個耦合的共同特征空間中。在這一過程中，通過巧妙運(yùn)用l2,1范數(shù)和跡范數(shù)進(jìn)行偶合特征提取，有效減少了特征之間的冗余信息，提高了特征的判別性。同時，使用聯(lián)合圖正則項(xiàng)對投影矩陣進(jìn)行局部約束，使得投影后的特征空間不僅具有相關(guān)性，還能很好地保留局部特征信息，增強(qiáng)了模型對局部變化的適應(yīng)性。在測試階段，對待識別的行人圖像進(jìn)行特征提取，然后利用訓(xùn)練階段得到的投影矩陣，將提取到的特征投影到耦合的共同特征空間中。在這個統(tǒng)一的特征空間上，計(jì)算不同圖像特征之間的距離度量，根據(jù)度量結(jié)果來判斷不同圖像是否屬于同一個行人。3.1.1訓(xùn)練階段在訓(xùn)練階段，首先收集大量的行人圖像樣本數(shù)據(jù)，這些樣本數(shù)據(jù)來自不同的攝像頭，涵蓋了各種不同的場景和條件，包括不同的光照環(huán)境、行人的不同姿態(tài)、穿著以及不同的拍攝角度等。對于每一個行人圖像樣本，采用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），進(jìn)行特征提取。以ResNet50模型為例，將行人圖像輸入到ResNet50模型中，經(jīng)過一系列的卷積層、池化層和全連接層的處理，得到圖像的特征向量。假設(shè)提取到的特征向量為X=[x_1,x_2,\cdots,x_n]，其中n為特征向量的維度。接下來，利用l2,1范數(shù)和跡范數(shù)進(jìn)行偶合特征提取。l2,1范數(shù)能夠有效地對特征進(jìn)行稀疏化處理，去除冗余特征，保留對行人再識別最具判別性的特征。對于特征矩陣X，其l2,1范數(shù)定義為\|X\|_{2,1}=\sum_{i=1}^{m}\sqrt{\sum_{j=1}^{n}x_{ij}^2}，其中m為樣本數(shù)量。通過最小化l2,1范數(shù)，可以使得特征矩陣中的一些不重要的特征維度趨于零，從而實(shí)現(xiàn)特征的選擇和降維。跡范數(shù)則用于約束矩陣的低秩性，它能夠保證提取到的特征具有一定的結(jié)構(gòu)和相關(guān)性。對于特征矩陣X，其跡范數(shù)定義為\|X\|_*=\sum_{i=1}^{r}\sigma_i(X)，其中r為矩陣X的秩，\sigma_i(X)為矩陣X的第i個奇異值。通過最小化跡范數(shù)，可以使得特征矩陣在保持低秩的同時，保留重要的特征信息。在進(jìn)行偶合特征提取的同時，使用聯(lián)合圖正則項(xiàng)對投影矩陣進(jìn)行局部約束。首先構(gòu)建聯(lián)合圖，聯(lián)合圖的節(jié)點(diǎn)表示樣本數(shù)據(jù)，邊的權(quán)重表示樣本之間的相似性。相似性度量采用高斯核函數(shù)，對于兩個樣本x_i和x_j，其相似性權(quán)重w_{ij}計(jì)算如下：w_{ij}=\exp\left(-\frac{\|x_i-x_j\|^2}{2\sigma^2}\right)其中，\sigma是高斯核函數(shù)的帶寬參數(shù)，它控制著相似性的衰減速度。聯(lián)合圖正則項(xiàng)的表達(dá)式為：\mathcal{R}(P)=\frac{1}{2}\sum_{i,j=1}^{n}w_{ij}\left(\|Px_i-Px_j\|^2\right)其中，P為投影矩陣。聯(lián)合圖正則項(xiàng)的作用是使得投影后的特征空間中，相似的樣本在空間中的距離更近，從而保持特征空間的局部性。為了學(xué)習(xí)到最優(yōu)的投影矩陣P，構(gòu)建如下的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)：\min_{P}\|X-PX\|_{2,1}+\lambda_1\|P\|_*+\lambda_2\mathcal{R}(P)其中，\lambda_1和\lambda_2是正則化參數(shù)，用于平衡不同項(xiàng)的重要性。采用交替迭代算法來求解上述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。首先固定投影矩陣P，更新特征矩陣X，通過最小化\|X-PX\|_{2,1}來實(shí)現(xiàn)。然后固定特征矩陣X，更新投影矩陣P，通過最小化\lambda_1\|P\|_*+\lambda_2\mathcal{R}(P)來實(shí)現(xiàn)。通過不斷地交替迭代，直到目標(biāo)函數(shù)收斂，得到最終的投影矩陣P。3.1.2測試階段在測試階段，首先對待識別的行人圖像進(jìn)行特征提取，同樣采用在訓(xùn)練階段使用的深度學(xué)習(xí)模型，如ResNet50，提取圖像的特征向量。假設(shè)提取到的特征向量為Y=[y_1,y_2,\cdots,y_n]，其中n為特征向量的維度。然后，利用訓(xùn)練階段得到的投影矩陣P，將特征向量Y投影到耦合的共同特征空間中，得到投影后的特征向量Z=PY。在耦合的共同特征空間中，計(jì)算投影后的特征向量Z與數(shù)據(jù)庫中其他行人圖像投影后的特征向量之間的距離度量。常用的距離度量方法有歐式距離、余弦距離等。以歐式距離為例，對于兩個投影后的特征向量Z_i和Z_j，其歐式距離計(jì)算如下：d(Z_i,Z_j)=\sqrt{\sum_{k=1}^{n}(z_{ik}-z_{jk})^2}根據(jù)計(jì)算得到的距離度量結(jié)果，判斷待識別的行人圖像與數(shù)據(jù)庫中的行人圖像是否屬于同一個行人。如果距離度量值小于某個預(yù)設(shè)的閾值，則認(rèn)為它們屬于同一個行人；否則，認(rèn)為它們屬于不同的行人。在實(shí)際應(yīng)用中，通常會將距離度量值從小到大進(jìn)行排序，選擇距離度量值最小的前k個行人圖像作為候選結(jié)果。然后根據(jù)具體的應(yīng)用需求，進(jìn)一步對候選結(jié)果進(jìn)行處理和判斷。在智能安防系統(tǒng)中，可能會將候選結(jié)果展示給安保人員，由安保人員進(jìn)行最終的確認(rèn)；在自動監(jiān)控系統(tǒng)中，可能會根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則，直接對距離度量值最小的行人圖像進(jìn)行標(biāo)記和跟蹤。3.2基于聯(lián)合圖正則化的耦合特征空間學(xué)習(xí)3.2.1問題公式化在行人再識別任務(wù)中，基于聯(lián)合圖正則化的耦合特征空間學(xué)習(xí)旨在構(gòu)建一個統(tǒng)一的特征空間，使來自不同攝像頭或不同模態(tài)的行人特征在該空間中具有更好的可區(qū)分性和相關(guān)性。設(shè)從不同攝像頭獲取的行人圖像集合分別為X_1和X_2，其對應(yīng)的特征矩陣分別為F_1\in\mathbb{R}^{n\timesd_1}和F_2\in\mathbb{R}^{n\timesd_2}，其中n為樣本數(shù)量，d_1和d_2分別為兩個特征空間的維度。我們的目標(biāo)是學(xué)習(xí)兩個投影矩陣P_1\in\mathbb{R}^{d_1\timesk}和P_2\in\mathbb{R}^{d_2\timesk}，將特征矩陣F_1和F_2投影到一個k維的耦合特征空間中，得到投影后的特征矩陣Z_1=F_1P_1和Z_2=F_2P_2。在這個耦合特征空間中，來自同一行人的不同特征應(yīng)具有較小的距離，而來自不同行人的特征應(yīng)具有較大的距離。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，我們構(gòu)建如下的優(yōu)化問題：\begin{align*}\min_{P_1,P_2}&\mathcal{L}(P_1,P_2)+\lambda_1\Omega_1(P_1)+\lambda_2\Omega_2(P_2)+\lambda_3\mathcal{R}(P_1,P_2)\\s.t.&P_1^TP_1=I,P_2^TP_2=I\end{align*}其中，\mathcal{L}(P_1,P_2)是損失函數(shù)，用于衡量投影后特征的分類性能，例如可以采用交叉熵?fù)p失函數(shù)：\mathcal{L}(P_1,P_2)=-\sum_{i=1}^{n}\log\frac{\exp(y_{i}^TZ_{1i})}{\sum_{j=1}^{n}\exp(y_{j}^TZ_{1j})}-\sum_{i=1}^{n}\log\frac{\exp(y_{i}^TZ_{2i})}{\sum_{j=1}^{n}\exp(y_{j}^TZ_{2j})}這里y_i是樣本i的類別標(biāo)簽，Z_{1i}和Z_{2i}分別是投影后的特征向量。\Omega_1(P_1)和\Omega_2(P_2)是正則化項(xiàng)，用于防止過擬合，例如可以采用L2范數(shù)正則化：\Omega_1(P_1)=\|P_1\|_F^2,\Omega_2(P_2)=\|P_2\|_F^2\mathcal{R}(P_1,P_2)是聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)，用于保持投影后特征空間的局部性和相關(guān)性，其具體形式將在3.2.3節(jié)詳細(xì)介紹。\lambda_1，\lambda_2和\lambda_3是正則化參數(shù)，用于平衡不同項(xiàng)的重要性。通過求解上述優(yōu)化問題，我們可以得到投影矩陣P_1和P_2，從而將不同特征空間的特征投影到耦合特征空間中，實(shí)現(xiàn)行人再識別任務(wù)。3.2.2投影函數(shù)與耦合特征提取為了將不同特征子空間投影到耦合特征空間，我們設(shè)計(jì)了投影函數(shù)。投影函數(shù)的作用是將高維的原始特征映射到低維的耦合特征空間，同時保留特征的關(guān)鍵信息。設(shè)原始特征矩陣X，投影矩陣P，則投影后的特征矩陣Y=XP。這里的投影矩陣P是通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)得到的，它能夠使得投影后的特征在耦合特征空間中具有更好的區(qū)分性和相關(guān)性。在耦合特征提取過程中，我們利用l2,1范數(shù)和跡范數(shù)來增強(qiáng)特征的判別性和結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性。l2,1范數(shù)對于特征選擇和降維具有重要作用。對于特征矩陣X\in\mathbb{R}^{n\timesd}，其l2,1范數(shù)定義為\|X\|_{2,1}=\sum_{i=1}^{n}\sqrt{\sum_{j=1}^u40wy66x_{ij}^2}。通過最小化l2,1范數(shù)，可以使得特征矩陣中的一些不重要的特征維度趨于零，從而實(shí)現(xiàn)特征的選擇和降維。在行人再識別中，這有助于去除一些對識別貢獻(xiàn)較小的特征，如背景噪聲等，保留對行人身份識別最關(guān)鍵的特征，提高識別的準(zhǔn)確性。跡范數(shù)則用于約束矩陣的低秩性，它能夠保證提取到的特征具有一定的結(jié)構(gòu)和相關(guān)性。對于特征矩陣X\in\mathbb{R}^{n\timesd}，其跡范數(shù)定義為\|X\|_*=\sum_{i=1}^{r}\sigma_i(X)，其中r為矩陣X的秩，\sigma_i(X)為矩陣X的第i個奇異值。通過最小化跡范數(shù)，可以使得特征矩陣在保持低秩的同時，保留重要的特征信息。在行人再識別中，這有助于挖掘不同特征之間的內(nèi)在聯(lián)系，使得提取到的耦合特征能夠更好地反映行人的身份特征。具體來說，在訓(xùn)練階段，我們將l2,1范數(shù)和跡范數(shù)納入到目標(biāo)函數(shù)中。設(shè)目標(biāo)函數(shù)為J(P)，則：J(P)=\|XP-Y\|_F^2+\alpha\|P\|_{2,1}+\beta\|P\|_*其中，\|XP-Y\|_F^2是重構(gòu)誤差項(xiàng)，用于衡量投影后的特征矩陣Y與原始特征矩陣X經(jīng)過投影后的差異；\alpha和\beta是正則化參數(shù)，用于平衡不同項(xiàng)的重要性。通過最小化目標(biāo)函數(shù)J(P)，我們可以學(xué)習(xí)到最優(yōu)的投影矩陣P。在求解過程中，可以采用交替迭代算法。首先固定投影矩陣P，更新特征矩陣Y，通過最小化\|XP-Y\|_F^2來實(shí)現(xiàn)；然后固定特征矩陣Y，更新投影矩陣P，通過最小化\alpha\|P\|_{2,1}+\beta\|P\|_*來實(shí)現(xiàn)。通過不斷地交替迭代，直到目標(biāo)函數(shù)收斂，得到最終的投影矩陣P。利用得到的投影矩陣P，對新的行人特征進(jìn)行投影，得到耦合特征。在測試階段，對待識別的行人圖像進(jìn)行特征提取，然后將提取到的特征通過投影矩陣P投影到耦合特征空間中，得到耦合特征向量。這些耦合特征向量包含了來自不同特征子空間的信息，并且經(jīng)過l2,1范數(shù)和跡范數(shù)的優(yōu)化，具有更強(qiáng)的判別性和魯棒性，為后續(xù)的行人再識別提供了更有效的特征表示。3.2.3聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)在基于聯(lián)合圖正則化的耦合特征空間學(xué)習(xí)中起著關(guān)鍵作用，它主要用于對投影矩陣進(jìn)行局部約束，以保持特征空間的相關(guān)性和局部性。在行人再識別中，我們希望來自同一行人的不同特征在投影后的特征空間中距離相近，而來自不同行人的特征距離較遠(yuǎn)，聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)正是為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。首先，構(gòu)建聯(lián)合圖。假設(shè)我們有n個行人樣本，每個樣本有來自不同特征子空間的特征。我們構(gòu)建一個無向圖G=(V,E)，其中節(jié)點(diǎn)V表示樣本，邊E表示樣本之間的相似性。對于兩個樣本i和j，其相似性權(quán)重w_{ij}通過高斯核函數(shù)計(jì)算：w_{ij}=\exp\left(-\frac{\|x_i-x_j\|^2}{2\sigma^2}\right)其中，x_i和x_j可以是原始特征空間中的特征向量，也可以是經(jīng)過初步投影后的特征向量，\sigma是高斯核函數(shù)的帶寬參數(shù)，它控制著相似性的衰減速度。如果兩個樣本的特征向量在空間中的距離較小，即\|x_i-x_j\|^2較小，那么它們之間的相似性權(quán)重w_{ij}就會較大，說明這兩個樣本更相似，在圖中對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)之間的邊權(quán)重就越大。聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)的表達(dá)式為：\mathcal{R}(P)=\frac{1}{2}\sum_{i,j=1}^{n}w_{ij}\left(\|Px_i-Px_j\|^2\right)其中，P是投影矩陣。這個約束項(xiàng)的含義是，對于相似的樣本對(i,j)（即w_{ij}較大的樣本對），希望它們在投影后的特征空間中的距離\|Px_i-Px_j\|^2也較小。通過這種方式，聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)能夠保持投影后特征空間的局部性，使得在原始特征空間中相似的樣本在投影后的特征空間中仍然保持相近的距離。從直觀上理解，聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)就像是在特征空間中構(gòu)建了一個“鄰域關(guān)系網(wǎng)”。對于每個樣本，它的鄰域樣本在投影后仍然保持相鄰的關(guān)系，這樣可以有效地避免投影過程中特征的扭曲和丟失。在行人再識別中，同一行人的不同圖像可能由于拍攝角度、光照等因素的影響，在原始特征空間中的表現(xiàn)有所差異，但通過聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)的作用，這些圖像在投影后的耦合特征空間中仍然能夠被聚集在一起，而不同行人的圖像則被分開，從而提高了行人再識別的準(zhǔn)確率。在實(shí)際計(jì)算中，聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)可以通過矩陣運(yùn)算進(jìn)行高效求解。將其展開可得：\begin{align*}\mathcal{R}(P)&=\frac{1}{2}\sum_{i,j=1}^{n}w_{ij}\left((Px_i-Px_j)^T(Px_i-Px_j)\right)\\&=\frac{1}{2}\sum_{i,j=1}^{n}w_{ij}\left(x_i^TP^TPx_i-2x_i^TP^TPx_j+x_j^TP^TPx_j\right)\\&=\sum_{i=1}^{n}x_i^TP^TPx_iD_{ii}-\sum_{i,j=1}^{n}w_{ij}x_i^TP^TPx_j\end{align*}其中，D是對角矩陣，其對角元素D_{ii}=\sum_{j=1}^{n}w_{ij}。這樣，聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)可以通過矩陣乘法和求和運(yùn)算進(jìn)行計(jì)算，便于在優(yōu)化算法中進(jìn)行梯度計(jì)算和迭代更新投影矩陣P。3.3迭代解決方案3.3.1目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建為了實(shí)現(xiàn)基于耦合特征空間學(xué)習(xí)的行人再識別算法的優(yōu)化，我們構(gòu)建一個綜合的目標(biāo)函數(shù)，該目標(biāo)函數(shù)包含耦合特征提取項(xiàng)、聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)和距離度量項(xiàng)，通過對這些項(xiàng)的協(xié)同優(yōu)化，以獲取最優(yōu)的投影矩陣，從而提升行人再識別的性能。耦合特征提取項(xiàng)是目標(biāo)函數(shù)的重要組成部分，它旨在提取對行人再識別具有關(guān)鍵作用的特征，同時減少特征之間的冗余信息。我們利用l2,1范數(shù)和跡范數(shù)來構(gòu)建耦合特征提取項(xiàng)。對于特征矩陣X\in\mathbb{R}^{n\timesd}，其l2,1范數(shù)定義為\|X\|_{2,1}=\sum_{i=1}^{n}\sqrt{\sum_{j=1}^4u04mamx_{ij}^2}。通過最小化l2,1范數(shù)，可以使得特征矩陣中的一些不重要的特征維度趨于零，從而實(shí)現(xiàn)特征的選擇和降維。在行人再識別中，這有助于去除一些對識別貢獻(xiàn)較小的特征，如背景噪聲等，保留對行人身份識別最關(guān)鍵的特征。跡范數(shù)用于約束矩陣的低秩性，對于特征矩陣X\in\mathbb{R}^{n\timesd}，其跡范數(shù)定義為\|X\|_*=\sum_{i=1}^{r}\sigma_i(X)，其中r為矩陣X的秩，\sigma_i(X)為矩陣X的第i個奇異值。通過最小化跡范數(shù)，可以使得特征矩陣在保持低秩的同時，保留重要的特征信息。在行人再識別中，這有助于挖掘不同特征之間的內(nèi)在聯(lián)系，使得提取到的耦合特征能夠更好地反映行人的身份特征。因此，耦合特征提取項(xiàng)可以表示為\alpha\|X\|_{2,1}+\beta\|X\|_*，其中\(zhòng)alpha和\beta是正則化參數(shù)，用于平衡l2,1范數(shù)和跡范數(shù)的重要性。聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)在上文已有詳細(xì)介紹，它通過對投影矩陣進(jìn)行局部約束，保持特征空間的相關(guān)性和局部性。聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)的表達(dá)式為\mathcal{R}(P)=\frac{1}{2}\sum_{i,j=1}^{n}w_{ij}\left(\|Px_i-Px_j\|^2\right)，其中P是投影矩陣，w_{ij}是通過高斯核函數(shù)計(jì)算得到的樣本i和j之間的相似性權(quán)重。通過最小化聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)，可以使得在原始特征空間中相似的樣本在投影后的特征空間中仍然保持相近的距離，從而提高行人再識別的準(zhǔn)確率。距離度量項(xiàng)用于衡量投影后特征在耦合特征空間中的相似性，我們采用常見的歐式距離作為距離度量。對于投影后的特征向量Z_i和Z_j，其歐式距離計(jì)算如下：d(Z_i,Z_j)=\sqrt{\sum_{k=1}^{k}(z_{ik}-z_{jk})^2}。在目標(biāo)函數(shù)中，距離度量項(xiàng)可以表示為\sum_{(i,j)\in\mathcal{P}}d(Z_i,Z_j)，其中\(zhòng)mathcal{P}是所有樣本對的集合。通過最小化距離度量項(xiàng)，可以使得來自同一行人的不同特征在耦合特征空間中的距離盡可能小，而來自不同行人的特征距離盡可能大。綜合以上各項(xiàng)，我們構(gòu)建的目標(biāo)函數(shù)為：J(P)=\alpha\|X\|_{2,1}+\beta\|X\|_*+\lambda\mathcal{R}(P)+\sum_{(i,j)\in\mathcal{P}}d(Z_i,Z_j)其中，\lambda是正則化參數(shù)，用于平衡聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)和其他項(xiàng)的重要性。通過優(yōu)化這個目標(biāo)函數(shù)，我們可以學(xué)習(xí)到最優(yōu)的投影矩陣P，使得投影后的特征在耦合特征空間中具有更好的判別性和魯棒性，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的行人再識別。3.3.2迭代求解過程為了求解上述構(gòu)建的目標(biāo)函數(shù)，以得到最優(yōu)的投影矩陣，我們采用交替迭代優(yōu)化方法。該方法的核心思想是在每次迭代中，固定部分變量，然后更新其他變量，通過不斷地交替迭代，逐步逼近目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解。在迭代開始時，首先隨機(jī)初始化投影矩陣P。然后進(jìn)入迭代循環(huán)，在每次迭代中，我們分以下幾個步驟進(jìn)行求解。第一步，固定投影矩陣P，更新特征矩陣X。此時，目標(biāo)函數(shù)中與投影矩陣P相關(guān)的項(xiàng)（如聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)和距離度量項(xiàng)中的投影部分）可視為常數(shù)。我們主要關(guān)注耦合特征提取項(xiàng)中關(guān)于X的部分，即\alpha\|X\|_{2,1}+\beta\|X\|_*。對于l2,1范數(shù)最小化問題，可以采用一些經(jīng)典的算法，如近端梯度法。近端梯度法通過迭代更新特征矩陣X，每次迭代時，計(jì)算目標(biāo)函數(shù)關(guān)于X的梯度，并結(jié)合近端算子進(jìn)行更新，以逐步減小l2,1范數(shù)的值，從而實(shí)現(xiàn)特征的選擇和降維。對于跡范數(shù)最小化問題，常用的方法有奇異值閾值算法。該算法通過對特征矩陣X進(jìn)行奇異值分解，然后對奇異值進(jìn)行閾值處理，再重新組合得到更新后的特征矩陣，以此來實(shí)現(xiàn)跡范數(shù)的最小化，保證特征矩陣的低秩性，挖掘特征之間的內(nèi)在聯(lián)系。通過這一步的更新，我們得到了在當(dāng)前投影矩陣P下，經(jīng)過優(yōu)化的特征矩陣X。第二步，固定更新后的特征矩陣X，更新投影矩陣P。此時，目標(biāo)函數(shù)中與特征矩陣X相關(guān)的耦合特征提取項(xiàng)可視為常數(shù)。我們重點(diǎn)考慮聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)\lambda\mathcal{R}(P)和距離度量項(xiàng)\sum_{(i,j)\in\mathcal{P}}d(Z_i,Z_j)。對于聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)，我們需要計(jì)算其關(guān)于投影矩陣P的梯度。根據(jù)聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)的表達(dá)式\mathcal{R}(P)=\frac{1}{2}\sum_{i,j=1}^{n}w_{ij}\left(\|Px_i-Px_j\|^2\right)，通過矩陣求導(dǎo)的規(guī)則，可得到其梯度表達(dá)式。對于距離度量項(xiàng)，由于它是關(guān)于投影后特征向量Z=XP的函數(shù)，我們利用鏈?zhǔn)椒▌t，先對距離度量關(guān)于Z求導(dǎo)，再乘以X的轉(zhuǎn)置，得到其關(guān)于投影矩陣P的梯度。然后，根據(jù)計(jì)算得到的梯度，采用梯度下降法等優(yōu)化算法來更新投影矩陣P。在梯度下降法中，投影矩陣P沿著負(fù)梯度方向進(jìn)行更新，每次更新的步長由學(xué)習(xí)率決定。通過不斷地迭代更新投影矩陣P，使得聯(lián)合圖正則約束項(xiàng)和距離度量項(xiàng)的值不斷減小，從而使投影后的特征在耦合特征空間中滿足相關(guān)性和局部性的要求，同時使來自同一行人的特征距離更近，不同行人的特征距離更遠(yuǎn)。重復(fù)上述第一步和第二步，不斷交替迭代，直到目標(biāo)函數(shù)的值收斂，即目標(biāo)函數(shù)在連續(xù)多次迭代中的變化小于某個預(yù)設(shè)的閾值。此時，我們得到的投影矩陣P即為最優(yōu)投影矩陣。利用這個最優(yōu)投影矩陣，我們可以將不同攝像頭條件下獲取的行人圖像特征投影到耦合的共同特征空間中，為行人再識別提供有效的特征表示。在每次迭代過程中，還可以記錄目標(biāo)函數(shù)的值以及相關(guān)的中間變量，如特征矩陣X和投影矩陣P的變化情況，以便對迭代過程進(jìn)行監(jiān)控和分析。通過觀察這些記錄的數(shù)據(jù)，可以了解算法的收斂速度、穩(wěn)定性等性能指標(biāo)，為進(jìn)一步優(yōu)化算法提供依據(jù)。例如，如果發(fā)現(xiàn)算法收斂速度較慢，可以嘗試調(diào)整學(xué)習(xí)率、正則化參數(shù)等超參數(shù)，或者采用更先進(jìn)的優(yōu)化算法來加速收斂。四、實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析4.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集與實(shí)驗(yàn)設(shè)置4.1.1常用行人再識別數(shù)據(jù)集介紹Market-1501是香港中文大學(xué)多媒體實(shí)驗(yàn)室在2015年提出的用于行人重識別任務(wù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集圖像來源于市場環(huán)境，包含超過1501個不同的行人身份，共32213張圖像。其訓(xùn)練集包含751個行人ID，共計(jì)12936張圖像，這些圖像為模型提供了豐富的學(xué)習(xí)樣本，有助于模型學(xué)習(xí)到行人的各種特征和模式。測試集包含750個行人ID，共19732張圖像，用于評估模型在未知樣本上的識別性能。query集則為750人在每個攝像頭中隨機(jī)選擇一張圖像作為query，共有3368張圖像，用于在測試過程中進(jìn)行查詢和匹配。數(shù)據(jù)集中的圖像來自6個非重疊的攝像頭，每個行人至少由2個攝像頭捕獲到，且在一個攝像頭中可能具有多張圖像。這種多攝像頭的采集方式增加了行人重識別任務(wù)的難度，因?yàn)椴煌瑪z像頭的拍攝角度、光照條件、分辨率等因素都可能導(dǎo)致行人圖像的差異。同時，每張圖像都有對應(yīng)的行人邊界框和行人ID標(biāo)注信息，這使得研究者可以方便地使用這個數(shù)據(jù)集進(jìn)行行人重識別算法的訓(xùn)練和評估。由于攝像頭視角、光照、行人姿態(tài)等因素的影響，Market-1501數(shù)據(jù)集中的圖像存在較大的類內(nèi)差異和類間相似性，這對行人再識別算法提出了較高的挑戰(zhàn)。DukeMTMC-reID是2017年發(fā)布的一個大規(guī)模行人重識別圖片數(shù)據(jù)集，其行人數(shù)據(jù)來源于行人追蹤DukeMTMC數(shù)據(jù)集。DukeMTMC數(shù)據(jù)集采集自Duke大學(xué)的8個攝像頭，以視頻形式存儲，具有手動標(biāo)注的行人邊界框。DukeMTMC-reID從DukeMTMC數(shù)據(jù)集的視頻中每120幀采集一張圖像構(gòu)成，共采集到了1812個行人的36411張圖片。其中，1404個行人被超過2個攝像頭捕捉到，而408個行人只被一個攝像頭拍攝到。由于行人重識別本質(zhì)上是一個跨鏡搜索的任務(wù)，那408個僅被一個攝像頭拍攝到的行人不能用于行人重識別，只能作為干擾項(xiàng)加入數(shù)據(jù)集中。訓(xùn)練集bounding_box_train包含702個行人，共16522張圖片，為模型訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)支持。測試集bounding_box_test/gallery包含702個行人加上408個干擾行人，共17661張圖片，用于測試模型的性能。query集包含測試集中的702個行人，在每個攝像頭中為702個行人隨機(jī)選擇一張圖片，共有2228張圖片，用于在測試時進(jìn)行查詢和匹配。該數(shù)據(jù)集具有大規(guī)模數(shù)據(jù)、多攝像機(jī)視角、人工標(biāo)注以及多樣化的圖像分布等特點(diǎn)。大規(guī)模的數(shù)據(jù)為行人重識別算法提供了豐富的訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)；多攝像機(jī)視角有助于訓(xùn)練和評估跨攝像機(jī)視角的行人重識別算法；人工標(biāo)注確保了圖像標(biāo)注的準(zhǔn)確性，減少了算法開