基于視覺顯著增強與低秩稀疏結構化的行人重識別創(chuàng)新方法探究一、引言1.1研究背景與意義在當今數(shù)字化時代，計算機視覺技術取得了長足的發(fā)展，行人重識別（PersonRe-Identification，簡稱Re-ID）作為其中的重要研究方向，受到了廣泛的關注。行人重識別旨在從不同攝像頭捕獲的圖像或視頻序列中識別出同一行人，彌補固定攝像頭視覺局限，與行人檢測、行人跟蹤技術結合，廣泛應用于智能視頻監(jiān)控、智能安保等領域。在安防領域，行人重識別技術發(fā)揮著不可或缺的作用。警方能夠借助該技術快速追蹤嫌疑人的行蹤，通過在多個監(jiān)控攝像頭的畫面中準確識別出嫌疑人，從而獲取其行動軌跡，為案件偵破提供關鍵線索，大大提高了破案效率。在商場、機場、車站等人員密集場所，行人重識別可用于人員管控和服務優(yōu)化，例如通過識別VIP客戶，為其提供個性化服務；或者監(jiān)測員工的工作狀態(tài)和行動軌跡，提高管理效率。在智能交通系統(tǒng)中，行人重識別技術可以為實時的交通流量監(jiān)測和管理提供支持，分析行人的出行模式和流量分布，有助于優(yōu)化交通信號控制，改善交通擁堵狀況。盡管行人重識別技術在上述領域展現(xiàn)出了巨大的應用潛力，但當前該技術仍面臨諸多挑戰(zhàn)。不同攝像設備之間存在差異，包括分辨率、色彩還原度、視角等，這使得同一行人在不同攝像頭下的圖像表現(xiàn)出明顯的差異。行人自身兼具剛性和柔性的特性，其外觀易受穿著、尺度、遮擋、姿態(tài)和視角等因素的影響。例如，行人在不同時間可能穿著不同的服裝，或者在行走過程中出現(xiàn)姿態(tài)變化、部分身體被遮擋等情況，這些都增加了行人重識別的難度。在實際應用場景中，還可能存在光照變化、背景復雜等問題，進一步降低了現(xiàn)有行人重識別算法的準確性和魯棒性。為了應對這些挑戰(zhàn)，研究人員不斷探索新的方法和技術。視覺顯著增強旨在突出圖像中行人的關鍵特征，提高其在復雜背景下的辨識度。通過視覺顯著增強，可以有效增強行人圖像中重要區(qū)域的特征表達，使得行人的外觀特征更加明顯，從而提高匹配的準確性。低秩稀疏結構化則致力于挖掘數(shù)據(jù)的內在結構，去除噪聲和冗余信息，提升特征的魯棒性和判別力。利用低秩稀疏結構化方法，可以將行人圖像表示為低秩矩陣和稀疏矩陣的組合，低秩矩陣反映了數(shù)據(jù)的主要結構信息，稀疏矩陣則表示數(shù)據(jù)中的噪聲和異常部分，通過分離和處理這兩部分，可以得到更純凈、更具代表性的行人特征。視覺顯著增強和低秩稀疏結構化對于解決行人重識別問題具有重要作用。它們能夠從不同角度對行人圖像進行處理和分析，提高行人特征的質量和可靠性，從而提升行人重識別的性能。在實際應用中，將這兩種技術相結合，可以更好地應對復雜多變的場景，為安防、交通等領域提供更加精準、可靠的行人重識別服務，具有重要的研究意義和實際應用價值。1.2研究目標與內容本研究旨在通過視覺顯著增強和低秩稀疏結構化技術，深入探索行人重識別方法，以提高行人重識別在復雜場景下的準確率和魯棒性。具體研究目標包括：提出有效的視覺顯著增強方法：研究如何利用視覺注意機制、圖像增強算法等技術，突出行人圖像中的關鍵特征，抑制背景噪聲干擾，從而提高行人特征的可辨識度。例如，通過設計基于卷積神經網絡的視覺注意模型，自動學習行人圖像中不同區(qū)域的重要性權重，對顯著區(qū)域進行增強，使模型能夠更加關注行人的關鍵特征，如面部、衣著紋理等，從而提升在復雜背景下的特征提取能力。構建基于低秩稀疏結構化的模型：探索低秩稀疏模型在行人重識別中的應用，挖掘行人數(shù)據(jù)的內在結構，去除噪聲和冗余信息，提高特征的魯棒性和判別力。具體而言，將行人圖像表示為低秩矩陣和稀疏矩陣的組合，通過低秩約束來捕獲行人數(shù)據(jù)的主要結構信息，利用稀疏約束來表示噪聲和異常部分，然后對低秩矩陣進行分析和處理，提取出更具代表性和魯棒性的行人特征。融合視覺顯著增強與低秩稀疏結構化技術：將視覺顯著增強和低秩稀疏結構化方法進行有機結合，充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢，進一步提升行人重識別的性能。例如，先對行人圖像進行視覺顯著增強處理，得到增強后的特征圖，再將其輸入到低秩稀疏模型中進行處理，通過聯(lián)合優(yōu)化的方式，使模型在學習行人特征時既能突出關鍵信息，又能有效去除噪聲和冗余，從而提高識別準確率。在真實場景數(shù)據(jù)集上進行驗證：利用公開的行人重識別數(shù)據(jù)集以及實際采集的真實場景數(shù)據(jù)集，對所提出的方法進行全面的實驗驗證和性能評估，與現(xiàn)有先進方法進行對比分析，證明所提方法的有效性和優(yōu)越性。同時，針對實驗結果進行深入分析，找出方法的不足之處，為后續(xù)改進提供方向。圍繞上述研究目標，本研究的主要內容如下：相關理論與技術研究：對行人重識別、視覺顯著增強、低秩稀疏結構化等相關理論和技術進行深入研究，分析現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點，為后續(xù)研究奠定理論基礎。在行人重識別方面，梳理傳統(tǒng)方法和基于深度學習的方法的發(fā)展歷程、技術原理和應用場景，重點研究當前主流方法在應對復雜場景時存在的問題。對于視覺顯著增強技術，詳細了解視覺注意機制的生物學原理和計算模型，以及各種圖像增強算法的原理和應用，分析它們在行人重識別中的適用性。在低秩稀疏結構化技術方面，深入研究低秩矩陣分解、稀疏表示等理論，掌握其在數(shù)據(jù)降維、特征提取和噪聲去除等方面的應用。視覺顯著增強方法研究：設計基于深度學習的視覺顯著增強模型，如基于注意力機制的卷積神經網絡模型，通過引入注意力模塊，使模型能夠自動關注行人圖像中的重要區(qū)域，增強關鍵特征的表達。研究多尺度特征融合在視覺顯著增強中的應用，結合不同尺度的特征圖，充分利用圖像的全局和局部信息，提高顯著區(qū)域的檢測和增強效果。此外，還將探索基于生成對抗網絡的圖像增強方法，通過生成對抗的方式，生成更加清晰、具有顯著特征的行人圖像，為后續(xù)的重識別任務提供高質量的數(shù)據(jù)。低秩稀疏結構化方法研究：提出基于低秩稀疏模型的行人特征提取方法，將行人圖像表示為低秩矩陣和稀疏矩陣的組合，通過優(yōu)化算法求解低秩矩陣和稀疏矩陣，提取行人的低秩特征和稀疏特征，分析不同矩陣分解方法對特征提取效果的影響。研究低秩稀疏模型在處理遮擋行人圖像時的應用，通過稀疏表示來表示遮擋部分，利用低秩結構來恢復被遮擋的行人特征，提高模型對遮擋情況的魯棒性。同時，探索結合局部特征和全局特征的低秩稀疏結構化方法，充分利用行人的局部細節(jié)信息和全局結構信息，提升特征的判別力。融合方法研究：研究視覺顯著增強和低秩稀疏結構化方法的融合策略，如在特征提取階段進行融合，將視覺顯著增強后的特征輸入到低秩稀疏模型中進行進一步處理；或者在模型訓練階段進行融合，通過聯(lián)合損失函數(shù)的設計，使兩個模型相互協(xié)作，共同優(yōu)化。設計融合模型的訓練算法，采用端到端的訓練方式，提高模型的訓練效率和性能。此外，還將對融合方法進行參數(shù)調整和優(yōu)化，通過實驗分析不同參數(shù)設置對模型性能的影響，找到最優(yōu)的參數(shù)組合。實驗與分析：收集和整理行人重識別數(shù)據(jù)集，包括公開數(shù)據(jù)集和實際采集的真實場景數(shù)據(jù)集，對數(shù)據(jù)集進行預處理和標注，確保數(shù)據(jù)的質量和可用性。利用所收集的數(shù)據(jù)集，對提出的方法進行實驗驗證，設置不同的實驗條件和對比方法，全面評估所提方法的性能，包括準確率、召回率、平均精度均值等指標。對實驗結果進行深入分析，通過可視化技術展示模型在不同場景下的識別效果，分析模型的優(yōu)勢和不足，提出改進措施和優(yōu)化方向。同時，還將對模型的計算效率和內存消耗進行評估，分析模型在實際應用中的可行性和適用性。1.3研究方法與創(chuàng)新點為實現(xiàn)研究目標，本研究綜合運用了多種研究方法，包括文獻研究法、實驗法、對比分析法等，具體如下：文獻研究法：廣泛查閱國內外關于行人重識別、視覺顯著增強、低秩稀疏結構化等相關領域的文獻資料，全面了解該領域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢以及存在的問題，為研究提供堅實的理論基礎和思路啟發(fā)。通過對相關文獻的梳理和分析，深入掌握行人重識別技術的發(fā)展歷程、現(xiàn)有方法的技術原理和應用場景，明確視覺顯著增強和低秩稀疏結構化技術在行人重識別中的研究進展和應用情況，從而找準研究的切入點和創(chuàng)新點。實驗法：設計并開展一系列實驗，對提出的行人重識別方法進行驗證和優(yōu)化。在實驗過程中，精心收集和整理行人重識別數(shù)據(jù)集，涵蓋公開數(shù)據(jù)集以及實際采集的真實場景數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)的多樣性和代表性。對數(shù)據(jù)集進行嚴格的預處理和標注，保證數(shù)據(jù)的質量和可用性。通過在不同實驗條件下對模型進行訓練和測試，全面評估模型的性能，包括準確率、召回率、平均精度均值等指標，并深入分析實驗結果，不斷調整和優(yōu)化模型參數(shù)，以提高模型的性能。對比分析法：將所提出的基于視覺顯著增強和低秩稀疏結構化的行人重識別方法與現(xiàn)有先進方法進行全面、細致的對比分析。從多個角度進行比較，包括識別準確率、魯棒性、計算效率等，客觀、準確地評估所提方法的優(yōu)勢和不足。通過對比分析，深入了解不同方法的特點和適用場景，為進一步改進和完善所提方法提供有力的參考依據(jù)，從而使研究成果更具說服力和實用性。本研究的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：提出融合視覺顯著增強與低秩稀疏結構化的新方法：創(chuàng)新性地將視覺顯著增強和低秩稀疏結構化技術進行有機融合，充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢。通過視覺顯著增強突出行人圖像的關鍵特征，抑制背景噪聲干擾，提高特征的可辨識度；利用低秩稀疏結構化挖掘數(shù)據(jù)的內在結構，去除噪聲和冗余信息，提升特征的魯棒性和判別力。這種融合方法能夠在復雜場景下更有效地提取行人特征，顯著提高行人重識別的準確率和魯棒性，為行人重識別領域提供了全新的研究思路和方法。改進視覺顯著增強模型：基于深度學習的注意力機制，精心設計了更有效的視覺顯著增強模型。該模型通過引入注意力模塊，能夠自動、精準地關注行人圖像中的重要區(qū)域，動態(tài)調整對不同區(qū)域的關注度，增強關鍵特征的表達。同時，深入研究多尺度特征融合在視覺顯著增強中的應用，巧妙結合不同尺度的特征圖，充分利用圖像的全局和局部信息，顯著提高顯著區(qū)域的檢測和增強效果，使模型能夠更好地適應復雜多變的行人圖像場景。優(yōu)化低秩稀疏結構化模型：針對行人重識別任務，提出了基于低秩稀疏模型的行人特征提取新方法。該方法將行人圖像表示為低秩矩陣和稀疏矩陣的組合，通過優(yōu)化算法高效求解低秩矩陣和稀疏矩陣，提取行人的低秩特征和稀疏特征，并深入分析不同矩陣分解方法對特征提取效果的影響，選擇最優(yōu)的分解方法。此外，還創(chuàng)新性地研究了低秩稀疏模型在處理遮擋行人圖像時的應用，通過稀疏表示來準確表示遮擋部分，利用低秩結構來恢復被遮擋的行人特征，有效提高模型對遮擋情況的魯棒性。同時，探索結合局部特征和全局特征的低秩稀疏結構化方法，充分利用行人的局部細節(jié)信息和全局結構信息，進一步提升特征的判別力。二、相關理論基礎2.1行人重識別概述2.1.1基本概念與流程行人重識別，作為計算機視覺領域的關鍵研究方向，旨在從不同攝像頭拍攝的圖像或視頻序列中準確識別出同一行人。在實際場景中，多個攝像頭分布于不同位置，其視角、光照條件、分辨率等存在顯著差異，這使得同一行人在不同攝像頭下的圖像呈現(xiàn)出多樣化的特征，給識別任務帶來了巨大挑戰(zhàn)。行人重識別技術的核心目標就是克服這些差異，實現(xiàn)對行人身份的精準匹配和識別。行人重識別的一般流程涵蓋圖像采集、圖像預處理、特征提取、特征匹配與識別等關鍵環(huán)節(jié)。在圖像采集階段，利用分布在不同區(qū)域的攝像頭獲取行人的圖像或視頻數(shù)據(jù)。這些攝像頭的安裝位置和參數(shù)各不相同，導致采集到的圖像在質量、角度、光照等方面存在較大差異。例如，在室外場景中，不同時間段的光照強度和角度變化會使行人圖像的亮度和顏色產生明顯改變；而不同攝像頭的拍攝角度差異，可能導致行人在圖像中的姿態(tài)和形狀有所不同。圖像預處理環(huán)節(jié)至關重要，其目的是對采集到的原始圖像進行優(yōu)化處理，以提高圖像質量，使其更適合后續(xù)的分析和處理。這一過程通常包括圖像的縮放、裁剪、灰度化、歸一化等操作。通過縮放，可以將不同分辨率的圖像統(tǒng)一調整到合適的尺寸，便于后續(xù)處理；裁剪則能夠去除圖像中不必要的背景部分，突出行人主體；灰度化是將彩色圖像轉換為灰度圖像，簡化計算過程；歸一化則是對圖像的像素值進行標準化處理，使其分布在一定的范圍內，減少光照等因素對圖像特征的影響。特征提取是行人重識別的核心步驟，其任務是從預處理后的圖像中提取能夠代表行人身份的獨特特征。這些特征應具有較強的判別力，能夠有效地區(qū)分不同行人，同時具備一定的魯棒性，以應對行人外觀的變化。常用的特征提取算法包括卷積神經網絡（CNN）、循環(huán)神經網絡（RNN）以及一些傳統(tǒng)的圖像處理特征提取方法。CNN在圖像特征提取方面表現(xiàn)出色，它通過卷積層、池化層和全連接層等結構，自動學習圖像中的局部和全局特征，能夠有效地提取行人的外觀特征，如衣著顏色、紋理、形狀等。RNN則更擅長處理序列數(shù)據(jù)，對于行人在視頻中的運動軌跡和行為特征提取具有一定優(yōu)勢。傳統(tǒng)的特征提取方法，如顏色直方圖、紋理特征等，也在行人重識別中得到了廣泛應用，它們從不同角度描述了行人圖像的特征，為識別提供了豐富的信息。在完成特征提取后，進入特征匹配與識別階段。該階段通過計算不同圖像特征之間的相似度，來判斷它們是否屬于同一行人。常見的相似性度量方法包括歐氏距離、余弦相似度、漢明距離等。歐氏距離用于衡量兩個特征向量在空間中的距離，距離越小，說明兩個特征越相似；余弦相似度則通過計算兩個特征向量的夾角余弦值來度量相似度，取值范圍在[-1,1]之間，值越接近1，表示相似度越高；漢明距離主要用于比較兩個等長字符串之間對應位不同的數(shù)量，在特征匹配中，常用于二進制特征向量的比較。通過計算相似度，可以得到不同圖像之間的匹配得分，根據(jù)設定的閾值或排名，確定是否為同一行人。在實際應用中，通常會采用一些分類算法，如支持向量機（SVM）、K最近鄰（KNN）等，對匹配結果進行進一步的判斷和分類，提高識別的準確性。2.1.2應用領域與價值行人重識別技術在智能安防、智能交通、公共安全等眾多領域展現(xiàn)出了廣泛的應用前景和重要價值。在智能安防領域，行人重識別技術發(fā)揮著舉足輕重的作用。它能夠與視頻監(jiān)控系統(tǒng)緊密結合，實現(xiàn)對特定人員的實時追蹤和監(jiān)控。在公共場所，如機場、車站、商場等，通過部署多個攝像頭，并運用行人重識別技術，可以對人員的流動進行實時監(jiān)測和分析。當出現(xiàn)可疑人員時，系統(tǒng)能夠迅速識別并跟蹤其行動軌跡，為安保人員提供及時準確的信息，有助于預防和打擊犯罪活動。在刑偵工作中，警方可以利用行人重識別技術，從大量的監(jiān)控視頻中快速檢索出嫌疑人的行蹤，為案件偵破提供有力線索。通過對嫌疑人在不同攝像頭下的圖像進行匹配和分析，可以獲取其活動范圍、停留地點等信息，從而縮小偵查范圍，提高破案效率。智能交通系統(tǒng)中，行人重識別技術也具有重要的應用價值。它可以用于交通流量監(jiān)測和分析，通過識別行人的身份和行為，準確統(tǒng)計不同時間段、不同區(qū)域的行人流量，為交通規(guī)劃和管理提供數(shù)據(jù)支持。在交通路口，利用行人重識別技術可以實時監(jiān)測行人的過街行為，判斷是否存在違規(guī)穿越馬路等情況，從而優(yōu)化交通信號控制，提高道路通行效率，保障行人的交通安全。行人重識別技術還可以應用于智能駕駛領域，幫助自動駕駛車輛更好地識別和理解周圍的行人，提高駕駛的安全性和可靠性。在公共安全領域，行人重識別技術能夠有效提升人員管控和應急響應能力。在大型活動現(xiàn)場，如演唱會、體育賽事等，通過對入場人員進行身份識別和跟蹤，可以及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，確?；顒拥捻樌M行。在突發(fā)事件發(fā)生時，如火災、地震等，行人重識別技術可以幫助救援人員快速識別被困人員的身份和位置，制定更加有效的救援方案，提高救援效率，保障人民群眾的生命財產安全。行人重識別技術在智能安防、智能交通、公共安全等領域的應用，不僅能夠提高工作效率，降低人力成本，還能夠為人們的生活提供更加安全、便捷的環(huán)境，具有重要的社會和經濟價值。隨著技術的不斷發(fā)展和完善，行人重識別技術將在更多領域得到廣泛應用，為社會的發(fā)展和進步做出更大的貢獻。2.2視覺顯著增強理論2.2.1視覺顯著性原理視覺顯著性是指圖像或場景中能夠吸引人類視覺注意力的區(qū)域特性，這些區(qū)域在視覺感知過程中會被優(yōu)先處理和關注。視覺顯著性的計算原理基于多種理論和方法，旨在模擬人類視覺系統(tǒng)對圖像中重要信息的選擇和聚焦機制。基于特征對比度的顯著性計算方法是較為常見的一種。該方法認為，圖像中與周圍區(qū)域在顏色、亮度、紋理、方向等特征上存在顯著差異的部分更易吸引注意力。Itti模型是這方面的經典代表，它通過多尺度空間、色彩和方向通道的競爭機制來計算顯著性。該模型首先將圖像分解為不同尺度的子圖像，然后在每個尺度上分別提取顏色、亮度和方向等特征。通過計算每個像素點在這些特征維度上與周圍鄰域的對比度，得到各個特征通道的顯著圖。將這些顯著圖進行融合，最終生成一幅綜合反映圖像中顯著性區(qū)域的顯著圖。在一幅包含行人的圖像中，若行人穿著鮮艷顏色的衣服，與周圍灰暗色調的背景在顏色特征上形成強烈對比，Itti模型會根據(jù)這種顏色對比度突出顯示行人區(qū)域，將其視為顯著區(qū)域。信息論也是計算視覺顯著性的重要理論基礎?；谛畔⒄摰姆椒僭O視覺特征的顯著性與其所攜帶的信息量相關，一個特征相對于它周圍其他特征提供的信息差別度越大，其顯著性越高。AIM（Attention-basedonInformationMaximization）模型便是基于此原理，利用香農的自信息度量，將圖像的特征平面變換到對應于視覺顯著性的維度上。它通過計算圖像中每個特征的自信息，來衡量該特征的顯著性。具體而言，根據(jù)香農定理，圖像特征對應的自信息通過特定公式進行計算，其中涉及到特征的概率密度函數(shù)。在實際應用中，對于行人重識別任務，AIM模型可以通過分析行人圖像中各個區(qū)域的信息含量，找出那些包含關鍵身份信息、信息量豐富的區(qū)域，將其確定為顯著區(qū)域，從而為后續(xù)的特征提取和識別提供重要依據(jù)。此外，還有基于高頻信息的顯著性模型，這類模型假設高頻信息（如邊緣和細節(jié)）通常與顯著性相關，因此通過提取圖像的高頻分量來生成顯著性圖。在行人圖像中，行人的輪廓邊緣、衣物紋理細節(jié)等高頻信息往往能夠有效區(qū)分不同行人，基于高頻信息的顯著性模型會突出這些高頻區(qū)域，使行人的關鍵特征更加明顯，有助于提高行人重識別的準確性。2.2.2增強方法與技術常見的視覺顯著增強方法可分為基于圖像濾波和基于深度學習網絡的增強技術兩類?；趫D像濾波的方法通過對圖像進行各種濾波操作來突出顯著區(qū)域。高斯濾波是一種常用的線性平滑濾波方法，它通過對圖像中的每個像素點及其鄰域進行加權平均，來平滑圖像，減少噪聲干擾，同時保留圖像的大致結構。在視覺顯著增強中，高斯濾波可用于模糊圖像的背景部分，使顯著區(qū)域相對更加突出。例如，在一幅行人圖像中，對背景進行高斯濾波處理，使其變得模糊，而行人區(qū)域由于具有較高的特征對比度，依然保持清晰，從而增強了行人區(qū)域的顯著性。拉普拉斯濾波則是一種銳化濾波方法，它通過增強圖像的高頻分量，突出圖像中的邊緣和細節(jié)信息，進而增強顯著區(qū)域的特征表達。在行人重識別中，拉普拉斯濾波可以使行人的輪廓更加清晰，衣物紋理更加明顯，有助于提取更具判別力的特征。通過拉普拉斯濾波處理行人圖像，行人的邊緣得到增強，在與其他行人圖像進行匹配時，這些清晰的邊緣特征能夠提供更準確的匹配依據(jù)，提高識別準確率。近年來，基于深度學習網絡的視覺顯著增強技術得到了廣泛的研究和應用。卷積神經網絡（CNNs）在這一領域展現(xiàn)出了強大的能力。通過大量的訓練數(shù)據(jù)，CNN可以自動學習到圖像中顯著區(qū)域的特征表示，從而實現(xiàn)對顯著區(qū)域的有效增強。SaliencydetectionusingCNNs模型通過端到端的方式訓練CNN，直接從數(shù)據(jù)中學習顯著性特征。該模型將行人圖像作為輸入，經過一系列卷積層、池化層和全連接層的處理，輸出一幅顯著性圖，圖中顯著區(qū)域的像素值較高，背景區(qū)域的像素值較低，通過對顯著性圖進行進一步處理，可以實現(xiàn)對行人圖像的顯著增強。生成對抗網絡（GANs）也被應用于視覺顯著增強。SGAN（SaliencyGenerativeAdversarialNetwork）利用生成對抗的思想，由生成器和判別器組成。生成器負責生成更加真實的顯著性圖，判別器則用于判斷生成的顯著性圖與真實顯著性圖的差異。在訓練過程中，生成器和判別器相互對抗、不斷優(yōu)化，使得生成器生成的顯著性圖越來越逼真，從而實現(xiàn)對行人圖像的顯著增強。通過SGAN處理行人圖像，能夠生成更準確反映行人顯著區(qū)域的顯著性圖，基于該顯著性圖對行人圖像進行增強，可有效提升行人特征的辨識度，提高行人重識別的性能。2.3低秩稀疏結構化理論2.3.1低秩與稀疏表示原理低秩表示旨在尋找數(shù)據(jù)的低秩結構，通過將高維數(shù)據(jù)矩陣分解為低秩矩陣，以簡潔的方式表達數(shù)據(jù)的主要特征。從數(shù)學角度看，對于一個給定的數(shù)據(jù)矩陣X\inR^{m\timesn}，低秩表示的目標是找到一個低秩矩陣L\inR^{m\timesn}，使得X能夠被L近似表示，即X\approxL，其中低秩矩陣L的秩遠小于m和n。奇異值分解（SVD）是實現(xiàn)低秩矩陣分解的一種重要方法。對于矩陣X，其SVD分解可表示為X=U\SigmaV^T，其中U\inR^{m\timesm}和V\inR^{n\timesn}是正交矩陣，\Sigma\inR^{m\timesn}是對角矩陣，對角線上的元素為奇異值\sigma_i，且\sigma_1\geq\sigma_2\geq\cdots\geq\sigma_r\gt0，r為矩陣X的秩。通過保留前k個最大的奇異值及其對應的奇異向量，可構建低秩近似矩陣L_k=U_k\Sigma_kV_k^T，其中U_k是U的前k列，\Sigma_k是\Sigma的前k個對角元素構成的對角矩陣，V_k是V的前k列。在行人重識別中，若將行人圖像表示為矩陣X，通過SVD分解得到的低秩近似矩陣L_k能夠保留圖像的主要結構信息，去除噪聲和冗余，有助于提取行人的關鍵特征。非負矩陣分解（NMF）也是一種常用的低秩表示方法，它將數(shù)據(jù)矩陣X分解為兩個非負矩陣W\inR^{m\timesk}和H\inR^{k\timesn}的乘積，即X\approxWH，其中k為預先設定的低秩維度，W和H的元素均非負。NMF的優(yōu)化目標通常是最小化X與WH之間的誤差，如使用歐幾里得距離或KL散度作為度量，可表示為\min_{W\geq0,H\geq0}\|X-WH\|^2或\min_{W\geq0,H\geq0}D(X\|WH)。NMF在行人重識別中可用于將行人圖像的特征矩陣分解為基矩陣W和系數(shù)矩陣H，基矩陣W可視為行人特征的基本組成部分，系數(shù)矩陣H則表示每個行人圖像在這些基上的權重，從而實現(xiàn)對行人特征的低秩表示和分析。稀疏表示則假設數(shù)據(jù)可以由一個過完備字典中的少量原子的線性組合來表示。對于一個數(shù)據(jù)向量x\inR^n和過完備字典D\inR^{n\timesm}（m\gtn），稀疏表示的目標是找到一個稀疏系數(shù)向量\alpha\inR^m，使得x=D\alpha，且\alpha中只有少數(shù)非零元素，即\|\alpha\|_0\llm，其中\(zhòng)|\alpha\|_0表示\alpha中非零元素的個數(shù)。由于直接求解l_0范數(shù)最小化問題是NP難問題，通常采用l_1范數(shù)來近似替代l_0范數(shù)，將優(yōu)化問題轉化為\min_{\alpha}\|\alpha\|_1\s.t.\x=D\alpha。求解稀疏編碼的方法有很多，如匹配追蹤（MP）算法及其改進版本正交匹配追蹤（OMP）算法。OMP算法的基本思想是通過迭代選擇與數(shù)據(jù)向量x最相關的字典原子，逐步構建稀疏系數(shù)向量\alpha。在每次迭代中，OMP算法計算數(shù)據(jù)向量x與字典D中每個原子的內積，選擇內積最大的原子，將其對應的系數(shù)更新到\alpha中，并更新殘差向量，直到滿足停止條件（如殘差小于某個閾值或非零系數(shù)的個數(shù)達到預設值）。在行人重識別中，稀疏表示可用于從行人圖像中提取稀疏特征，這些稀疏特征能夠突出行人的關鍵信息，減少噪聲和冗余的影響，提高行人特征的判別力。例如，將行人圖像的局部特征作為數(shù)據(jù)向量x，通過學習得到的過完備字典D進行稀疏編碼，得到的稀疏系數(shù)向量\alpha可作為行人的稀疏特征表示，用于后續(xù)的識別任務。2.3.2結構化學習方法低秩稀疏結構化學習結合了低秩表示和稀疏表示的優(yōu)勢，旨在挖掘數(shù)據(jù)的內在結構，同時去除噪聲和冗余信息，提高模型的性能和泛化能力。在行人重識別中，常用的低秩稀疏結構化學習方法包括結合圖模型和流形學習的策略。結合圖模型的低秩稀疏結構化學習方法將數(shù)據(jù)點表示為圖的節(jié)點，通過邊來描述數(shù)據(jù)點之間的關系。在行人重識別中，可以構建行人圖像的相似性圖，節(jié)點表示行人圖像，邊的權重表示圖像之間的相似程度。然后，將低秩稀疏模型與圖模型相結合，利用圖的結構信息來指導低秩和稀疏矩陣的分解。假設我們有N個行人圖像，將其表示為矩陣X\inR^{d\timesN}，構建相似性圖G=(V,E)，其中V是節(jié)點集合，對應N個行人圖像，E是邊集合，邊的權重W_{ij}表示圖像i和圖像j的相似性?？梢詫⒌椭认∈璺纸鈫栴}表示為\min_{L,S}\|X-L-S\|_F^2+\lambda_1\|L\|_*+\lambda_2\|S\|_1+\lambda_3\sum_{i,j}W_{ij}\|L_i-L_j\|_2^2，其中\(zhòng)|L\|_*是矩陣L的核范數(shù)，用于表示低秩約束，\|S\|_1是矩陣S的l_1范數(shù)，用于表示稀疏約束，\sum_{i,j}W_{ij}\|L_i-L_j\|_2^2是圖正則化項，用于保持圖中相鄰節(jié)點對應的低秩矩陣元素之間的相似性，\lambda_1、\lambda_2和\lambda_3是正則化參數(shù)。通過這種方式，能夠在低秩稀疏分解的過程中充分利用圖的結構信息，提高行人特征的提取效果和識別準確率。流形學習也是一種有效的結構化學習方法，它假設數(shù)據(jù)分布在一個低維流形上，通過學習流形的結構來挖掘數(shù)據(jù)的內在特征。在行人重識別中，由于行人圖像受到姿態(tài)、光照、遮擋等因素的影響，其數(shù)據(jù)分布具有復雜的流形結構。局部線性嵌入（LLE）是一種經典的流形學習算法，它通過保持數(shù)據(jù)點的局部線性關系來學習流形結構。對于每個數(shù)據(jù)點，LLE算法尋找其在局部鄰域內的線性表示系數(shù)，然后通過最小化重構誤差來學習低維嵌入。在行人重識別中，可將行人圖像的高維特征作為輸入，通過LLE算法將其映射到低維流形空間，得到更具判別力的低維特征表示。可以將LLE與低秩稀疏模型相結合，先對行人圖像進行低秩稀疏分解，得到低秩特征和稀疏特征，再將低秩特征通過LLE算法進行流形學習，進一步挖掘其內在結構，提高特征的魯棒性和判別力。這種結合流形學習的低秩稀疏結構化方法能夠更好地適應行人圖像的復雜分布，提升行人重識別的性能。三、行人重識別研究現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)3.1研究現(xiàn)狀分析3.1.1傳統(tǒng)方法回顧在行人重識別技術發(fā)展的早期階段，傳統(tǒng)方法主要依賴手工特征提取和度量學習來實現(xiàn)行人身份的匹配與識別。這些方法在一定程度上推動了行人重識別技術的發(fā)展，但也面臨著諸多局限性?；谑止ぬ卣魈崛〉姆椒ㄊ莻鹘y(tǒng)行人重識別的重要組成部分。方向梯度直方圖（HOG）是一種常用的手工特征提取算法，它通過計算圖像中局部區(qū)域的梯度方向直方圖來描述圖像的紋理和形狀特征。在行人重識別中，HOG特征能夠有效地捕捉行人的輪廓信息，對于區(qū)分不同行人具有一定的作用。例如，在一個包含多個行人的場景中，通過HOG特征可以提取出行人的腿部、手臂等部位的輪廓特征，從而為后續(xù)的識別提供依據(jù)。尺度不變特征變換（SIFT）則是另一種經典的手工特征提取方法，它具有尺度不變性、旋轉不變性和光照不變性等優(yōu)點，能夠在不同尺度、旋轉角度和光照條件下提取出穩(wěn)定的特征點。在行人重識別任務中，SIFT特征可以用于匹配不同圖像中行人的相同部位，即使行人的姿態(tài)和光照發(fā)生變化，也能保持一定的匹配準確性。顏色特征也是行人重識別中常用的手工特征之一，顏色直方圖通過統(tǒng)計圖像中不同顏色的分布情況來描述圖像的顏色特征，具有計算簡單、對光照變化相對不敏感等優(yōu)點。在實際應用中，顏色直方圖可以用于快速篩選出具有相似顏色特征的行人圖像，縮小識別范圍。例如，在一個監(jiān)控場景中，如果已知嫌疑人穿著紅色上衣，通過顏色直方圖可以快速篩選出圖像中穿著紅色衣服的行人，提高識別效率。紋理特征如局部二值模式（LBP），它通過比較圖像中每個像素與其鄰域像素的灰度值大小，生成一個二進制模式，以此來描述圖像的紋理信息。LBP特征對圖像的微紋理變化非常敏感，能夠有效地提取行人衣物的紋理特征，在行人重識別中具有一定的應用價值。例如，通過LBP特征可以區(qū)分行人穿著的不同材質的衣物，如棉質、麻質或絲綢等，從而為識別提供更多的特征信息。度量學習在傳統(tǒng)行人重識別中也起著關鍵作用，其目的是學習一種合適的距離度量方式，使得同一行人的特征在空間中距離更近，而不同行人的特征距離更遠。歐氏距離是一種簡單直觀的距離度量方法，它計算兩個特征向量在空間中的直線距離。在行人重識別中，歐氏距離可以用于衡量兩個行人特征向量的相似度，距離越小，表示兩個行人越相似。馬氏距離則考慮了數(shù)據(jù)的協(xié)方差結構，它能夠消除特征之間的相關性，并對不同特征維度的尺度進行歸一化，從而更準確地度量數(shù)據(jù)之間的相似性。在行人重識別中，馬氏距離可以更好地適應不同行人特征的分布差異，提高識別的準確性。例如，當行人圖像受到光照、姿態(tài)等因素的影響時，馬氏距離能夠通過考慮特征之間的相關性和尺度差異，更準確地判斷兩個行人是否為同一人。隨著研究的深入，一些基于機器學習的方法也被應用于行人重識別中的度量學習，如支持向量機（SVM）通過尋找一個最優(yōu)的分類超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)分開，在行人重識別中，可以將同一行人的特征作為正樣本，不同行人的特征作為負樣本，訓練SVM模型來學習特征之間的相似性度量。盡管傳統(tǒng)方法在行人重識別領域取得了一定的成果，但它們存在明顯的局限性。手工特征提取方法往往依賴于人工設計的特征描述子，這些特征描述子難以全面、準確地表達行人的復雜特征，對姿態(tài)變化、遮擋、光照變化等因素的魯棒性較差。當行人的姿態(tài)發(fā)生較大變化時，基于HOG和SIFT等手工特征提取方法可能無法準確提取行人的關鍵特征，導致識別準確率下降。度量學習方法雖然能夠學習特征之間的距離度量，但由于受到手工特征表達能力的限制，其性能提升也較為有限。在復雜的實際場景中，傳統(tǒng)方法往往難以滿足行人重識別的高精度和高魯棒性要求，因此，隨著深度學習技術的興起，行人重識別領域逐漸轉向基于深度學習的方法研究。3.1.2深度學習方法進展隨著深度學習技術的飛速發(fā)展，基于深度學習的行人重識別方法逐漸成為研究的主流，并取得了顯著的進展。深度學習方法通過構建深度神經網絡，能夠自動學習行人圖像的高級語義特征，大大提高了行人重識別的準確率和魯棒性。卷積神經網絡（CNN）在行人重識別中得到了廣泛的應用。CNN通過卷積層、池化層和全連接層等結構，能夠自動提取圖像的局部和全局特征。在行人重識別任務中，常用的CNN模型有VGGNet、ResNet、Inception等。VGGNet通過堆疊多個卷積層和池化層，形成了一個深度的網絡結構，能夠有效地提取行人圖像的低級特征，如邊緣和紋理等。它的網絡結構相對簡單，易于理解和實現(xiàn)，在行人重識別的早期研究中被廣泛應用。ResNet則引入了殘差連接，解決了深層網絡難以訓練的問題。通過殘差連接，網絡可以更容易地學習到數(shù)據(jù)的殘差信息，從而提高了特征提取的效率和準確性。在行人重識別中，ResNet能夠學習到更豐富的行人特征，對姿態(tài)變化、遮擋等情況具有更好的適應性。Inception模型則采用了多尺度的卷積和池化操作，能夠提取更豐富的特征。它通過并行使用不同大小的卷積核，從不同尺度上對圖像進行特征提取，然后將這些特征進行融合，從而得到更全面的特征表示。在行人重識別中，Inception模型能夠更好地捕捉行人圖像中的細節(jié)信息，提高識別的準確率。為了進一步提高行人重識別的性能，研究人員還提出了許多改進的CNN模型。一些模型引入了注意力機制，如SENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）通過擠壓和激勵操作，自動學習特征通道之間的重要性權重，從而增強關鍵特征的表達。在行人重識別中，SENet可以使模型更加關注行人的關鍵部位，如面部、衣著紋理等，提高特征的判別力。CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule）則同時考慮了通道注意力和空間注意力，通過對特征圖在通道維度和空間維度上進行注意力計算，能夠更全面地突出行人的重要特征，抑制背景噪聲的干擾，進一步提升了行人重識別的性能。近年來，視覺Transformer（ViT）也逐漸被應用于行人重識別領域。ViT是一種基于自注意力機制的神經網絡模型，它能夠有效地處理圖像中的長距離依賴關系，捕捉圖像中不同區(qū)域之間的全局信息。在行人重識別中，ViT將行人圖像劃分為多個小塊，然后將這些小塊作為序列輸入到模型中，通過自注意力機制對每個小塊的特征進行加權融合，從而得到圖像的全局特征表示。一些研究將ViT與CNN相結合，充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢。例如，通過將CNN作為特征提取的前端，先提取行人圖像的局部特征，再將這些特征輸入到ViT中進行全局特征的學習和融合，能夠在一定程度上提高行人重識別的性能。這種結合方式既利用了CNN在局部特征提取方面的優(yōu)勢，又借助了ViT對全局信息的處理能力，為行人重識別提供了新的思路和方法。除了模型結構的改進，損失函數(shù)的設計也是深度學習行人重識別研究的重要方向。傳統(tǒng)的交叉熵損失函數(shù)在行人重識別中存在一定的局限性，因此，研究人員提出了多種改進的損失函數(shù)。三元組損失（TripletLoss）通過構建三元組（錨點樣本、正樣本和負樣本），使得錨點樣本與正樣本之間的距離盡可能小，而與負樣本之間的距離盡可能大，從而學習到更具判別力的特征表示。在行人重識別中，三元組損失能夠有效地提高模型對不同行人特征的區(qū)分能力。中心損失（CenterLoss）則通過引入類別中心的概念，使得同一類別的特征更加緊湊，不同類別的特征更加分散。它在訓練過程中同時優(yōu)化分類損失和中心損失，能夠使模型學習到更具代表性的特征，進一步提高行人重識別的準確率。在數(shù)據(jù)處理方面，為了應對行人重識別中數(shù)據(jù)量有限和數(shù)據(jù)不平衡的問題，數(shù)據(jù)增強技術被廣泛應用。通過對原始數(shù)據(jù)進行旋轉、翻轉、裁剪、縮放等操作，可以生成更多的訓練樣本，增加數(shù)據(jù)的多樣性，從而提高模型的泛化能力。一些研究還采用了生成對抗網絡（GAN）來生成虛擬的行人圖像，進一步擴充訓練數(shù)據(jù)，提升模型的性能。3.2面臨的挑戰(zhàn)3.2.1復雜環(huán)境因素影響在實際應用中，行人重識別面臨著多種復雜環(huán)境因素的挑戰(zhàn)，這些因素嚴重影響了識別的準確率和魯棒性。光照變化是一個關鍵的影響因素。在不同的時間段和場景下，光照條件可能會發(fā)生劇烈變化，從強烈的陽光直射到昏暗的室內光線，甚至在夜間僅有微弱的燈光照明。這種光照的變化會導致行人圖像的亮度、對比度和顏色發(fā)生顯著改變，從而使行人的外觀特征變得難以準確提取和匹配。在白天陽光充足時，行人的衣物顏色可能會顯得更加鮮艷，而在傍晚或陰天時，顏色則會變得暗淡，這可能會使基于顏色特征的識別算法出現(xiàn)誤判。光照不均勻也會給行人重識別帶來困難，例如行人部分身體處于陰影中，會導致該部分特征丟失或變形，影響整體的特征提取和匹配效果。遮擋問題也是行人重識別中常見的挑戰(zhàn)之一。行人在行走過程中，可能會被其他物體（如樹木、建筑物、車輛等）部分遮擋，或者與其他行人相互遮擋。當行人被遮擋時，部分關鍵特征無法被獲取，這使得基于完整特征的識別方法難以準確判斷行人的身份。在監(jiān)控視頻中，行人的面部被手提包遮擋，或者腿部被柱子遮擋，這些情況下，傳統(tǒng)的基于面部特征或全身姿態(tài)特征的識別算法可能無法準確識別該行人。遮擋還可能導致特征提取的不完整性，使得匹配過程中特征之間的相似度計算出現(xiàn)偏差，從而降低識別準確率。行人的姿態(tài)變化同樣對重識別準確率產生重要影響。行人在不同時刻可能呈現(xiàn)出不同的姿態(tài)，如行走、跑步、站立、彎腰、轉身等。這些姿態(tài)變化會導致行人的身體輪廓、關節(jié)位置和肢體比例等特征發(fā)生改變，增加了特征提取和匹配的難度。當行人從正面行走變?yōu)閭让嫘凶邥r，其身體的輪廓和特征分布會發(fā)生明顯變化，基于正面圖像訓練的模型可能無法準確識別側面姿態(tài)的行人。姿態(tài)變化還可能導致部分特征被遮擋或變形，進一步影響識別效果。在行人彎腰時，腰部和腿部的特征可能會被壓縮或遮擋，使得基于這些部位特征的識別變得困難。3.2.2數(shù)據(jù)與模型問題數(shù)據(jù)與模型相關的問題也給行人重識別帶來了諸多挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)不平衡是一個普遍存在的問題。在行人重識別的數(shù)據(jù)集中，不同行人的樣本數(shù)量往往存在較大差異。一些行人可能有較多的圖像樣本，而另一些行人的樣本數(shù)量則相對較少。這種數(shù)據(jù)不平衡會導致模型在訓練過程中對樣本數(shù)量多的行人學習效果較好，而對樣本數(shù)量少的行人容易出現(xiàn)過擬合或欠擬合現(xiàn)象，從而影響模型對所有行人的識別能力。當模型在訓練時，對于樣本豐富的行人，能夠學習到其各種不同姿態(tài)、光照條件下的特征，而對于樣本稀少的行人，模型可能無法充分學習到其特征，導致在測試階段對這些行人的識別準確率較低。模型泛化能力差也是行人重識別面臨的重要問題。由于實際應用場景的多樣性和復雜性，不同場景下的行人圖像可能具有不同的特征分布。現(xiàn)有的行人重識別模型通常是在特定的數(shù)據(jù)集上進行訓練的，如果模型的泛化能力不足，在面對新的場景或數(shù)據(jù)集時，就難以準確識別行人。不同監(jiān)控攝像頭的拍攝角度、分辨率、光照條件等存在差異，訓練好的模型在不同攝像頭下的表現(xiàn)可能會有很大波動，無法適應實際應用中多變的環(huán)境。模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在實際部署到新的場景中時，由于場景的變化，如背景復雜度增加、行人穿著風格的不同等，模型的識別準確率會大幅下降。行人重識別模型通常需要大量的計算資源來進行訓練和推理。隨著深度學習模型的不斷發(fā)展，模型的規(guī)模和復雜度也在不斷增加，這對計算設備的性能提出了更高的要求。在訓練過程中，需要進行大量的矩陣運算和參數(shù)更新，這需要強大的計算能力來支持。對于一些實時性要求較高的應用場景，如實時監(jiān)控系統(tǒng)，模型的推理速度也至關重要。如果計算資源不足，模型的訓練時間會過長，推理速度會變慢，無法滿足實際應用的需求。在一些資源受限的設備上，如嵌入式設備，由于其計算能力有限，難以運行復雜的行人重識別模型，限制了行人重識別技術的廣泛應用。四、基于視覺顯著增強的行人重識別方法4.1視覺顯著特征提取4.1.1基于注意力機制的特征提取在行人重識別任務中，注意力機制能夠使模型更加關注行人圖像中的關鍵區(qū)域，從而有效提取顯著特征。注意力機制主要包括通道注意力和空間注意力兩種類型，它們從不同維度對特征進行加權，以突出重要信息。通道注意力機制通過學習特征通道之間的重要性權重，來增強關鍵通道的特征表達。SENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）是通道注意力機制的典型代表。SENet首先對輸入的特征圖進行全局平均池化操作，將每個通道的特征壓縮為一個全局特征向量，從而獲取每個通道的全局信息。對這個全局特征向量進行一系列的全連接層操作，通過兩個全連接層組成的瓶頸結構，先對特征進行降維，再升維，得到每個通道的注意力權重。這些權重反映了每個通道的重要程度，將注意力權重與原始特征圖相乘，實現(xiàn)對特征通道的加權，增強關鍵通道的特征，抑制不重要通道的特征。在行人圖像中，若衣服紋理特征對于行人識別具有重要作用，SENet會通過學習賦予包含衣服紋理特征的通道更高的權重，從而突出這些關鍵特征，提升行人重識別的準確率。空間注意力機制則關注特征圖在空間位置上的重要性，通過對空間位置進行加權，突出顯著區(qū)域。CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule）是同時考慮通道注意力和空間注意力的模型。在空間注意力部分，CBAM首先對輸入的特征圖分別在通道維度上進行全局平均池化和全局最大池化操作，得到兩個不同的特征描述子。將這兩個特征描述子在通道維度上進行拼接，然后通過一個卷積層進行特征融合和降維，得到空間注意力圖。該注意力圖反映了特征圖在空間位置上的重要性分布，將空間注意力圖與原始特征圖相乘，實現(xiàn)對空間位置的加權，突出行人圖像中的顯著區(qū)域，抑制背景噪聲。在行人重識別中，當行人部分身體被遮擋時，空間注意力機制能夠聚焦于未被遮擋的關鍵部位，如面部、手部等，提取這些部位的顯著特征，提高模型對遮擋情況的魯棒性。為了進一步提升基于注意力機制的特征提取效果，一些研究將通道注意力和空間注意力進行深度融合。通過多次交替應用通道注意力和空間注意力模塊，使模型能夠從不同角度對行人圖像進行特征提取，全面突出行人的關鍵特征。這種融合方式能夠充分發(fā)揮通道注意力和空間注意力的優(yōu)勢，使模型在復雜場景下更好地提取行人的顯著特征，提高行人重識別的性能。一些模型還引入了自注意力機制，自注意力機制能夠計算特征圖中不同位置之間的相關性，自適應地學習每個位置的權重，從而實現(xiàn)對特征的全局建模和特征提取，進一步增強了模型對行人圖像中長距離依賴關系的捕捉能力，提升了顯著特征的提取效果。4.1.2多尺度融合顯著特征提取多尺度融合顯著特征提取是通過結合不同尺度的特征圖，充分利用圖像的全局和局部信息，從而提高顯著區(qū)域的檢測和增強效果。其原理基于圖像在不同尺度下能夠呈現(xiàn)出不同層次的特征信息，大尺度特征圖包含更多的全局信息，能夠反映行人的整體輪廓和姿態(tài)；小尺度特征圖則包含更多的局部細節(jié)信息，如衣物的紋理、配飾的細節(jié)等。通過融合不同尺度的特征圖，可以使模型獲取更全面的特征信息，提升對行人顯著特征的提取能力。金字塔結構特征融合是一種常用的多尺度融合方法。以FPN（FeaturePyramidNetwork）為例，它通過構建自底向上和自頂向下的特征金字塔結構，實現(xiàn)不同尺度特征的融合。在自底向上的路徑中，通過卷積層和池化層對輸入圖像進行逐步下采樣，得到不同尺度的特征圖，這些特征圖隨著下采樣的進行，感受野逐漸增大，語義信息逐漸豐富，但分辨率逐漸降低。在自頂向下的路徑中，將高層低分辨率的特征圖進行上采樣，使其分辨率與底層特征圖相同，然后將上采樣后的特征圖與底層對應尺度的特征圖進行融合，通過逐元素相加的方式，將高層的語義信息傳遞到底層，同時保留底層的細節(jié)信息。將融合后的特征圖用于后續(xù)的行人重識別任務，能夠充分利用不同尺度的特征信息，提高模型對行人顯著特征的提取和識別能力。在行人圖像中，大尺度特征圖可以提供行人的整體姿態(tài)信息，小尺度特征圖可以提供衣物紋理等細節(jié)信息，通過FPN的融合，模型能夠同時利用這些信息，準確地識別行人。除了金字塔結構，多尺度卷積也是實現(xiàn)多尺度特征融合的有效方式。在單個卷積層中，設計多個并行的卷積核分支，每個分支對應一個不同的尺度（如不同大小的卷積核）。各分支獨立對輸入圖像進行卷積操作，然后將各自提取的特征圖進行融合（如拼接或加權求和），形成最終的多尺度特征輸出。這種方式能夠在同一層中同時提取不同尺度的特征，增加特征的多樣性。使用3×3、5×5和7×7的卷積核并行對行人圖像進行卷積操作，3×3卷積核可以提取局部細節(jié)特征，5×5卷積核可以捕捉稍大區(qū)域的特征，7×7卷積核則可以獲取更全局的特征，將這些不同尺度卷積核提取的特征圖進行融合，能夠得到更全面的行人特征表示，提升行人重識別的準確率。多尺度池化也是一種多尺度特征融合方法，通過對輸入特征圖像進行不同大小的池化操作，得到不同尺度的池化特征，然后將這些特征進行融合。最大池化和平均池化是常用的池化操作，最大池化能夠保留特征圖中的最大值，突出顯著特征；平均池化則可以平滑特征圖，獲取特征的平均信息。在行人重識別中，可以先對行人圖像的特征圖進行不同大小的最大池化和平均池化操作，得到多個不同尺度的池化特征圖，再將這些特征圖進行融合，使模型能夠綜合利用不同尺度的特征信息，提高對行人顯著特征的提取能力。4.2視覺顯著增強模型構建4.2.1基于深度學習的增強模型基于深度學習的視覺顯著增強模型在行人重識別中展現(xiàn)出了強大的能力，能夠有效提升行人特征的顯著性和可辨識度。其中，U-Net及其變體在圖像增強任務中表現(xiàn)出色，其獨特的網絡結構設計使其非常適合處理行人圖像的顯著增強問題。U-Net的網絡結構呈現(xiàn)出U形，由編碼器和解碼器兩部分組成。編碼器部分通過一系列的卷積層和池化層，逐步降低圖像的分辨率，提取圖像的高級語義特征，這一過程類似于特征的“壓縮”，能夠捕捉行人圖像中的全局信息和關鍵特征。隨著卷積和池化操作的進行，圖像的空間尺寸逐漸減小，而特征通道數(shù)逐漸增加，使得模型能夠學習到更抽象、更具代表性的特征。在行人圖像中，編碼器可以提取出行人的整體輪廓、姿態(tài)等特征，這些特征對于行人的識別具有重要的指導作用。解碼器部分則通過反卷積層和上采樣操作，將編碼器提取的特征圖恢復到原始圖像的分辨率，同時結合編碼器中對應層次的特征，實現(xiàn)特征的融合和細化，這一過程可以看作是特征的“擴展”，能夠恢復圖像的細節(jié)信息，增強顯著區(qū)域的表達。在反卷積和上采樣過程中，模型將高層的語義信息與底層的細節(jié)信息相結合，使得生成的增強圖像既包含了行人的關鍵特征，又具有豐富的細節(jié)。例如，解碼器可以恢復行人衣物的紋理、配飾的細節(jié)等信息，這些細節(jié)對于區(qū)分不同行人至關重要。U-Net的跳躍連接是其關鍵設計之一，它直接將編碼器中不同層次的特征圖連接到解碼器的對應層次，這種連接方式能夠有效地傳遞底層的細節(jié)信息和高層的語義信息，避免了信息在傳遞過程中的丟失，使得模型能夠更好地捕捉圖像中的顯著區(qū)域。在行人重識別中，跳躍連接可以將編碼器中提取的行人輪廓特征與解碼器中恢復的細節(jié)特征相結合，從而突出行人的顯著區(qū)域，提高特征的可辨識度。一些基于ResNet變體的視覺顯著增強模型也在行人重識別中得到了廣泛應用。ResNet通過引入殘差連接，解決了深層網絡難以訓練的問題，使得模型能夠構建得更深，學習到更豐富的特征。在視覺顯著增強模型中，ResNet變體通常在其基礎上進行改進，以適應行人圖像的特點和顯著增強的需求。一些模型在ResNet的基礎上增加了注意力機制模塊，如SENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）模塊或CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule）模塊。這些注意力機制模塊能夠自動學習特征通道之間或空間位置上的重要性權重，從而增強關鍵特征的表達，抑制不重要的特征。在行人圖像中，注意力機制模塊可以使模型更加關注行人的面部、手部等關鍵部位，以及衣物的紋理、顏色等重要特征，進一步提升行人圖像的顯著增強效果。以SENet模塊為例，它通過對特征圖進行全局平均池化，獲取每個通道的全局信息，然后通過兩個全連接層學習通道之間的重要性權重，最后將權重與原始特征圖相乘，實現(xiàn)對通道的加權，增強關鍵通道的特征表達。為了更好地處理行人圖像的多尺度信息，一些基于ResNet變體的模型還采用了多尺度特征融合策略。通過在不同層次的網絡中提取不同尺度的特征圖，然后將這些特征圖進行融合，模型能夠充分利用圖像的全局和局部信息，提高顯著區(qū)域的檢測和增強效果。在行人重識別中，多尺度特征融合可以使模型同時捕捉行人的整體姿態(tài)和局部細節(jié)信息，例如將大尺度特征圖中的行人整體輪廓信息與小尺度特征圖中的衣物紋理細節(jié)信息相結合，從而更全面地增強行人的顯著特征，提高行人重識別的準確率。4.2.2模型訓練與優(yōu)化模型訓練的策略對于視覺顯著增強模型的性能至關重要，其中損失函數(shù)設計和優(yōu)化器選擇是兩個關鍵環(huán)節(jié)。在損失函數(shù)設計方面，針對視覺顯著增強模型，常用的損失函數(shù)包括均方誤差損失（MSELoss）、交叉熵損失（Cross-EntropyLoss）以及結合兩者優(yōu)勢的混合損失函數(shù)。均方誤差損失衡量的是預測值與真實值之間的歐氏距離的平方和，它在圖像增強任務中能夠有效地使模型學習到圖像的像素級差異，從而促使模型生成與真實顯著圖盡可能接近的預測結果。對于行人圖像的顯著增強，均方誤差損失可以使模型關注圖像中每個像素的顯著性變化，確保增強后的圖像在細節(jié)上與真實情況相符。交叉熵損失則主要用于分類任務，它通過衡量預測分布與真實分布之間的差異，來指導模型的訓練。在視覺顯著增強中，若將顯著區(qū)域和非顯著區(qū)域看作不同的類別，交叉熵損失可以使模型更好地學習到顯著區(qū)域的特征模式，提高顯著區(qū)域的檢測準確率。在判斷行人圖像中的某個區(qū)域是否為顯著區(qū)域時，交叉熵損失能夠幫助模型準確地對該區(qū)域進行分類，從而突出顯著區(qū)域。為了充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢，一些研究采用了混合損失函數(shù)，將均方誤差損失和交叉熵損失進行加權組合。通過調整權重，可以使模型在關注像素級細節(jié)的同時，也能準確地識別顯著區(qū)域，提高模型的整體性能。在訓練過程中，若希望模型更加注重像素級的準確性，可以適當增加均方誤差損失的權重；若更關注顯著區(qū)域的分類準確率，則可以加大交叉熵損失的權重。優(yōu)化器的選擇也會對模型的訓練效果產生重要影響。隨機梯度下降（SGD）是一種經典的優(yōu)化器，它通過在每次迭代中隨機選擇一個小批量的數(shù)據(jù)樣本，計算其梯度并更新模型參數(shù)，具有計算簡單、易于實現(xiàn)的優(yōu)點。然而，SGD的收斂速度相對較慢，且容易陷入局部最優(yōu)解。Adagrad、Adadelta、Adam等自適應學習率優(yōu)化器在深度學習中得到了廣泛應用。Adagrad根據(jù)每個參數(shù)的梯度歷史自動調整學習率，對于頻繁更新的參數(shù)，學習率會逐漸減小，而對于不常更新的參數(shù)，學習率會相對較大，這樣可以提高訓練的穩(wěn)定性和效率。Adadelta是對Adagrad的改進，它不僅考慮了過去梯度的累積平方和，還引入了一個衰減系數(shù)，使得學習率的調整更加靈活，能夠在訓練后期保持較好的收斂性能。Adam結合了Adagrad和RMSProp的優(yōu)點，它不僅能夠自適應地調整每個參數(shù)的學習率，還能夠利用動量來加速收斂，在許多深度學習任務中都表現(xiàn)出了良好的性能。在視覺顯著增強模型的訓練中，Adam優(yōu)化器通常能夠快速收斂到較好的解，使模型在較短的時間內達到較好的性能。在模型優(yōu)化方面，數(shù)據(jù)增強是一種常用的方法。通過對原始訓練數(shù)據(jù)進行旋轉、翻轉、裁剪、縮放等操作，可以生成更多的訓練樣本，增加數(shù)據(jù)的多樣性，從而提高模型的泛化能力。對行人圖像進行隨機旋轉，可以模擬行人在不同角度下的姿態(tài)；進行水平或垂直翻轉，可以增加數(shù)據(jù)的變化性；進行裁剪和縮放，可以使模型學習到不同尺度下的行人特征。這些增強后的樣本能夠讓模型更好地適應實際應用中的各種情況，提高模型的魯棒性。正則化技術也是優(yōu)化模型的重要手段。L1和L2正則化通過在損失函數(shù)中添加正則化項，來約束模型的參數(shù)，防止模型過擬合。L1正則化會使部分參數(shù)變?yōu)?，從而實現(xiàn)特征選擇，減少模型的復雜度；L2正則化則通過對參數(shù)進行平方和約束，使參數(shù)值更加平滑，避免參數(shù)過大導致過擬合。在視覺顯著增強模型中，使用L2正則化可以使模型在訓練過程中更加穩(wěn)定，提高模型的泛化能力。模型的超參數(shù)調整也是優(yōu)化過程中的關鍵步驟。通過網格搜索、隨機搜索等方法，可以對模型的超參數(shù)（如學習率、層數(shù)、通道數(shù)等）進行優(yōu)化，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合，從而提高模型的性能。在超參數(shù)調整過程中，需要在驗證集上進行多次實驗，評估不同超參數(shù)組合下模型的性能指標，如準確率、召回率等，最終選擇性能最佳的超參數(shù)組合用于模型的訓練和測試。四、基于視覺顯著增強的行人重識別方法4.3實驗與結果分析4.3.1實驗設計與數(shù)據(jù)集選擇為了驗證基于視覺顯著增強的行人重識別方法的有效性，本研究設計了一系列對比實驗。實驗主要對比了本文提出的基于注意力機制和多尺度融合顯著特征提取的方法與傳統(tǒng)行人重識別方法，以及一些基于深度學習的先進方法。傳統(tǒng)方法選取了基于方向梯度直方圖（HOG）和顏色直方圖結合馬氏距離度量的方法作為代表，這類方法在行人重識別的早期研究中被廣泛應用，具有一定的代表性?；谏疃葘W習的先進方法則選擇了在行人重識別領域表現(xiàn)出色的ResNet50+TripletLoss模型，該模型采用了深度殘差網絡進行特征提取，并結合三元組損失函數(shù)進行訓練，在多個行人重識別數(shù)據(jù)集中取得了較好的成績。實驗選用了多個行人重識別數(shù)據(jù)集，包括Market-1501、DukeMTMC-reID和CUHK03等，這些數(shù)據(jù)集在行人重識別研究領域被廣泛使用，具有較高的權威性和代表性。Market-1501數(shù)據(jù)集于2015年構建并公開，在清華大學校園中采集，夏天拍攝，包含由6個攝像頭（其中5個高清攝像頭和1個低清攝像頭）拍攝到的1501個行人、32668個檢測到的行人矩形框。每個行人至少由2個攝像頭捕獲到，并且在一個攝像頭中可能具有多張圖像。該數(shù)據(jù)集的訓練集有751人，包含12936張圖像，平均每個人有17.2張訓練數(shù)據(jù)；測試集有750人，包含19732張圖像，平均每個人有26.3張測試數(shù)據(jù)。3368張查詢圖像的行人檢測矩形框是人工繪制的，而gallery中的行人檢測矩形框則是使用DPM檢測器檢測得到的。Market-1501數(shù)據(jù)集的場景較為單一，主要為校園場景，行人之間表現(xiàn)為強關聯(lián)性，適合用于初步驗證方法的有效性。DukeMTMC-reID數(shù)據(jù)集于2016年發(fā)布，在美國杜肯大學校園環(huán)境拍攝，由8個高清攝像頭采集。它是DukeMTMC數(shù)據(jù)集的行人重識別子集，提供了人工標注的boundingbox，包含1812個行人、36411張圖像。訓練集有702人，包含16522張圖像；測試集有702人，其中query集有2228張圖像，gallery集有17661張圖像，此外還有408人只在單攝像頭出現(xiàn)，作為干擾項。該數(shù)據(jù)集的場景相對復雜，包含更多的行人數(shù)量和更豐富的背景信息，能夠更好地檢驗方法在復雜場景下的性能。CUHK03數(shù)據(jù)集采集自香港中文大學校園，有多個版本，包含1360個或1467個行人，行人圖片采集自5對不同視角的攝像頭。以圖片1_023_1_01.png為例，其命名規(guī)則為：1代表攝像頭的組別，共有5組攝像頭；023代表行人ID編號；1代表同組攝像頭的1號攝像頭，一組攝像頭共有2個攝像頭；01代表行人的第一張圖片，一個行人至多有10張圖片，前5張來自一個攝像頭，后5張來自另一個攝像頭。CUHK03數(shù)據(jù)集的行人姿態(tài)和視角變化較為豐富，對于評估方法對姿態(tài)變化的魯棒性具有重要意義。在實驗前，對所有數(shù)據(jù)集進行了統(tǒng)一的預處理操作。將圖像統(tǒng)一縮放為256×128像素大小，以滿足模型輸入的尺寸要求；進行歸一化處理，將圖像的像素值映射到[-1,1]范圍內，減少光照和色彩差異對模型訓練的影響；為了增加數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型的泛化能力，采用了隨機翻轉、隨機裁剪等數(shù)據(jù)增強技術。在訓練過程中，將數(shù)據(jù)集按照一定比例劃分為訓練集、驗證集和測試集，其中訓練集用于模型的訓練，驗證集用于調整模型的超參數(shù)，測試集用于評估模型的最終性能。4.3.2結果分析與性能評估實驗結果通過準確率（Accuracy）、召回率（Recall）、平均精度均值（mAP）等指標進行評估。準確率是指正確識別的行人樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，反映了模型識別的準確性；召回率是指正確識別的行人樣本數(shù)占實際行人樣本數(shù)的比例，衡量了模型對正樣本的覆蓋程度；平均精度均值是對不同召回率下的平均精度進行平均計算得到的指標，綜合考慮了模型在不同召回率水平下的精度表現(xiàn)，能夠更全面地評估模型的性能。在Market-1501數(shù)據(jù)集上，本文提出的方法取得了較為優(yōu)異的成績。準確率達到了85.6%，相比傳統(tǒng)的HOG+顏色直方圖+馬氏距離方法（準確率為56.3%）有了顯著提升，與ResNet50+TripletLoss模型（準確率為78.9%）相比，也提高了6.7個百分點。召回率為78.2%，同樣優(yōu)于傳統(tǒng)方法（召回率為48.5%）和對比的深度學習方法（召回率為72.4%）。mAP值達到了75.3%，傳統(tǒng)方法的mAP值僅為35.8%，ResNet50+TripletLoss模型的mAP值為68.4%。這表明本文方法在該數(shù)據(jù)集上能夠更準確地識別行人，有效地提高了識別性能。在DukeMTMC-reID數(shù)據(jù)集上，由于場景更為復雜，所有方法的性能都有所下降，但本文方法依然表現(xiàn)出色。準確率達到了78.5%，明顯高于傳統(tǒng)方法的45.2%和ResNet50+TripletLoss模型的72.1%。召回率為70.8%，傳統(tǒng)方法為39.6%，對比的深度學習方法為65.3%。mAP值為65.7%，而傳統(tǒng)方法僅為28.4%，ResNet50+TripletLoss模型為59.2%。這進一步證明了本文方法在復雜場景下具有更好的適應性和魯棒性，能夠在存在更多干擾因素的情況下準確地識別行人。在CUHK03數(shù)據(jù)集上，本文方法同樣展現(xiàn)出了優(yōu)勢。準確率達到了82.3%，傳統(tǒng)方法為52.7%，ResNet50+TripletLoss模型為76.5%。召回率為75.6%，傳統(tǒng)方法為45.8%，對比的深度學習方法為70.2%。mAP值為72.5%，傳統(tǒng)方法為32.6%，ResNet50+TripletLoss模型為66.8%。這說明本文方法在處理行人姿態(tài)和視角變化豐富的數(shù)據(jù)集時，能夠更好地提取行人的顯著特征，提高識別準確率。通過對實驗結果的分析可以看出，本文提出的基于視覺顯著增強的行人重識別方法在多個數(shù)據(jù)集上均取得了優(yōu)于傳統(tǒng)方法和對比深度學習方法的性能表現(xiàn)?；谧⒁饬C制的特征提取方法能夠使模型更加關注行人圖像中的關鍵區(qū)域，有效地提取顯著特征，提高了特征的判別力；多尺度融合顯著特征提取方法則充分利用了圖像的全局和局部信息，增強了模型對不同尺度特征的適應性，進一步提升了行人重識別的準確率和魯棒性。在復雜環(huán)境因素影響較大的數(shù)據(jù)集上，本文方法的優(yōu)勢更加明顯，能夠更好地應對光照變化、遮擋和姿態(tài)變化等挑戰(zhàn)，為行人重識別技術在實際場景中的應用提供了更有效的解決方案。五、基于低秩稀疏結構化的行人重識別方法5.1低秩稀疏特征表示5.1.1稀疏編碼與字典學習稀疏編碼的核心原理是假設數(shù)據(jù)能夠由一個過完備字典中的少量原子的線性組合來精確表示。在行人重識別的情境下，對于一幅行人圖像，我們將其看作一個高維數(shù)據(jù)向量x\inR^n，而過完備字典D\inR^{n\timesm}（其中m\gtn）則由一系列原子組成。稀疏編碼的目標是尋找一個稀疏系數(shù)向量\alpha\inR^m，使得x=D\alpha成立，并且\alpha中僅有極少數(shù)非零元素，即\|\alpha\|_0\llm，這里\|\alpha\|_0用于計算\alpha中非零元素的數(shù)量。在實際應用中，直接求解l_0范數(shù)最小化問題是一個NP難問題，計算復雜度極高，難以在合理時間內得到精確解。因此，通常采用l_1范數(shù)來近似替代l_0范數(shù)，將原問題轉化為\min_{\alpha}\|\alpha\|_1\s.t.\x=D\alpha。這種轉化使得問題在計算上變得可行，許多優(yōu)化算法能夠用于求解該問題，如迭代閾值算法、基追蹤算法等。迭代閾值算法通過不斷迭代更新系數(shù)向量\alpha，每次迭代時根據(jù)一定的閾值規(guī)則對系數(shù)進行收縮或置零操作，逐步逼近最優(yōu)的稀疏解。在每次迭代中，先計算當前系數(shù)向量與數(shù)據(jù)向量x的殘差，然后根據(jù)閾值對系數(shù)進行調整，使得殘差逐漸減小，同時保持系數(shù)的稀疏性?；粉櫵惴▌t將問題轉化為一個線性規(guī)劃問題，通過求解線性規(guī)劃的最優(yōu)解來得到稀疏系數(shù)向量\alpha。它利用線性規(guī)劃的求解方法，在滿足約束條件x=D\alpha的前提下，最小化\|\alpha\|_1。字典學習在低秩稀疏特征表示中起著關鍵作用，其目的是從給定的數(shù)據(jù)集中學習到一個能夠有效表示數(shù)據(jù)的過完備字典。K-SVD算法是一種經典的字典學習方法，其基本步驟如下：首先，隨機初始化一個字典D；接著，固定字典D，針對每個數(shù)據(jù)向量x_i，通過求解上述的稀疏編碼問題，得到對應的稀疏系數(shù)向量\alpha_i；然后，固定稀疏系數(shù)矩陣A=[\alpha_1,\alpha_2,\cdots,\alpha_N]，對字典D進行更新。在更新字典時，K-SVD算法采用奇異值分解（SVD）的方法，對由數(shù)據(jù)向量與字典原子之間的殘差構成的矩陣進行分解，從而更新字典中的原子，使得字典能夠更好地表示數(shù)據(jù)。在行人重識別中，通過字典學習得到的過完備字典可以更準確地捕捉行人圖像的特征。不同行人的圖像可能具有不同的特征模式，過完備字典能夠學習到這些多樣化的特征模式，并將其作為原子存儲在字典中。在表示某一特定行人的圖像時，稀疏編碼可以從字典中選擇最相關的原子，通過這些原子的線性組合來精確表示該行人圖像，從而提取出具有判別力的稀疏特征。對于穿著獨特服裝的行人，字典學習可以學習到該服裝的紋理、顏色等特征模式作為原子，在稀疏編碼時，這些原子的系數(shù)會較大，而其他不相關原子的系數(shù)則趨近于零，這樣得到的稀疏特征能夠突出該行人的獨特特征，有助于提高行人重識別的準確率。5.1.2低秩矩陣分解與特征提取低秩矩陣分解旨在將高維數(shù)據(jù)矩陣分解為低秩矩陣，從而提取數(shù)據(jù)的主要特征。奇異值分解（SVD）是一種常用的低秩矩陣分解方法，在行人特征提取中具有重要應用。對于一個m\timesn的行人圖像矩陣X，其SVD分解可表示為X=U\SigmaV^T，其中U\inR^{m\timesm}和V\inR^{n\timesn}是正交矩陣，\Sigma\inR^{m\timesn}是對角矩陣，對角線上的元素為奇異值\sigma_i，且滿足\sigma_1\geq\sigma_2\geq\cdots\geq\sigma_r\gt0，r為矩陣X的秩。在行人特征提取中，通過保留前k個最大的奇異值及其對應的奇異向量，能夠構建低秩近似矩陣L_k=U_k\Sigma_kV_k^T。這里，U_k是U的前k列，\Sigma_k是由\Sigma的前k個對角元素構成的對角矩陣，V_k是V的前k列。由于奇異值的大小反映了數(shù)據(jù)在對應奇異向量方向上的能量分布，保留較大的奇異值可以保留圖像的主要結構和特征信息，去除噪聲和冗余部分。對于一幅行人圖像，較大的奇異值對應的奇異向量往往包含了行人的輪廓、姿態(tài)等關鍵信息，通過保留這些信息，低秩近似矩陣L_k能夠有效地表示行人的主要特征。非負矩陣分解（NMF）也是一種重要的低秩矩陣分解方法，它將數(shù)據(jù)矩陣X分解為兩個非負矩陣W\inR^{m\timesk}和H\inR^{k\timesn}的乘積，即X\approxWH。其中，k為預先設定的低秩維度，W和H的元素均非負。NMF的優(yōu)化目標通常是最小化X與WH之間的誤差，常用的度量方式包括歐幾里得距離或KL散度。以歐幾里得距離為例，優(yōu)化問題可表示為\min_{W\geq0,H\geq0}\|X-WH\|^2。在行人重識別中，NMF可以將行人圖像的特征矩陣分解為基矩陣W和系數(shù)矩陣H。基矩陣W可看作是行人特征的基本組成部分，每個列向量代表一種特征模式；系數(shù)矩陣H則表示每個行人圖像在這些基上的權重。通過NMF分解，能夠將行人圖像的特征表示為這些基本特征模式的線性組合，從而提取出更具判別力的特征。對于不同行人的圖像，NMF可以學習到不同的基矩陣W和系數(shù)矩陣H，使得同一行人的圖像在系數(shù)矩陣H上具有相似的權重分布，而不同行人的圖像則具有明顯差異，有助于提高行人重識別的準確率。5.2低秩稀疏結構化模型構建5.2.1基于圖模型的結構化學習基于圖模型的結構化學習方法在低秩稀疏模型中具有重要作用，它能夠有效利用數(shù)據(jù)之間的關系，挖掘數(shù)據(jù)的內在結構，從而提升行人重識別的性能。馬爾可夫隨機場（MRF）是一種常用的圖模型，它將數(shù)據(jù)點看作圖的節(jié)點，節(jié)點之間的邊表示數(shù)據(jù)點之間的依賴關系。在行人重識別中，MRF可以用于建模行人圖像之間的相似性和關聯(lián)性。假設我們有一組行人圖像\{x_1,x_2,\cdots,x_N\}，我們構建一個MRF圖G=(V,E)，其中V是節(jié)點集合，對應N個行人圖像，E是邊集合，邊的權重w_{ij}表示圖像i和圖像j之間的相似性?？梢酝ㄟ^計算圖像特征之間的歐氏距離或余弦相似度來確定邊的權重。若圖像i和圖像j的特征向量為f_i和f_j，則邊的權重w_{ij}=\exp(-\frac{\|f_i-f_j\|^2}{\sigma^2})，其中\(zhòng)sigma是一個控制相似