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    《中國圖象圖形學報》視頻身份識別技術(shù)??喗?/h1>
    2023-07-31 10:53:06賴劍煌賁晛燁桑農(nóng)于仕琪趙啟軍張軍平鄭偉詩張鵬陳秀妍
    中國圖象圖形學報 2023年5期
    關(guān)鍵詞:???/a>步態(tài)行人

    賴劍煌,賁晛燁,桑農(nóng),于仕琪,趙啟軍,張軍平,鄭偉詩,張鵬,陳秀妍

    1.中山大學,廣州 510275;2.山東大學,濟南 250100;3.華中科技大學,武漢 430074;4.南方科技大學,深圳 518055;5.四川大學,成都 610065;6.復旦大學,上海 200433;7.山東科技大學,青島 266590;8.《中國圖象圖形學報》編輯部,北京 100190

    隨著 “智慧城市”和 “平安城市”等項目建設(shè),眾多公共場所均部署了大量的監(jiān)控攝像頭,形成了龐大的監(jiān)控攝像頭網(wǎng)絡(luò)。利用這些攝像頭的內(nèi)容關(guān)聯(lián)分析來確定肇事者或重點關(guān)注行人身份越來越重要,其中行人重識別和步態(tài)識別等技術(shù),是當前計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點,具備廣泛的應(yīng)用場景。

    與人臉識別等傳統(tǒng)生物識別技術(shù)已經(jīng)相當成熟不同,行人重識別與步態(tài)識別技術(shù)正處于發(fā)展階段,還面臨著諸多挑戰(zhàn),在跨模態(tài)、跨視角、著裝變化以及外界遮擋物等情況下還有較大的研究空間。

    為了促進我國視頻監(jiān)控下的身份識別技術(shù)應(yīng)用研究的深入開展,及時反映我國學者在相關(guān)領(lǐng)域的最新研究進展,《中國圖象圖形學報》邀請業(yè)內(nèi)專家共同策劃推出“視頻身份識別技術(shù)”???,收錄該方向具有創(chuàng)新性、突破性的研究成果,以期為相關(guān)領(lǐng)域的研究人員提供參考。

    專刊收到領(lǐng)域內(nèi)相關(guān)學者積極踴躍的投稿。經(jīng)過嚴格評審,“視頻身份識別技術(shù)”??彩珍泴W術(shù)論文19 篇,包括“綜述”5 篇、“前沿進展”1 篇、“數(shù)據(jù)集”1 篇、“行人重識別”6 篇、“人臉、虹膜、步態(tài)等身份識別”4 篇、“行人屬性識別”1 篇以及“視頻動作檢測”1篇。

    “綜述”欄目中,《小股人群重識別研究進展》指出:小股人群重識別旨在將非重疊視域的攝像頭網(wǎng)絡(luò)下具有相同成員的群組圖像進行正確地關(guān)聯(lián)。論文對小股人群重識別技術(shù)的研究進展進行全面梳理回顧。首先簡要介紹本領(lǐng)域的研究背景,對基本概念、數(shù)據(jù)集、相關(guān)技術(shù)進行簡要總結(jié)。在此基礎(chǔ)上,對多種小股人群重識別算法進行詳細介紹,并在多個數(shù)據(jù)集上對前沿算法進行性能對比。最后,對該任務(wù)進行展望。

    《換裝行人重識別研究進展》針對換裝行人重識別任務(wù),梳理2012 年以來的相關(guān)研究,重點圍繞換裝行人重識別關(guān)鍵技術(shù)、數(shù)據(jù)集與評估方式,綜述國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,探討換裝行人重識別面臨的主要挑戰(zhàn)和難點,并展望未來的發(fā)展趨勢,旨在為相關(guān)研究提供參考。

    《跨視角步態(tài)識別綜述》總結(jié)了重要的跨視角步態(tài)數(shù)據(jù)庫,詳細分析了跨視角步態(tài)識別的4 種方法,包括基于3 維步態(tài)信息的識別方法、基于視角轉(zhuǎn)換模型的識別方法、基于視角不變特征的識別方法和基于深度學習的識別方法,比較和分析了不同方法的性能,指出了跨視角步態(tài)識別的未來研究方向并對全文進行總結(jié)。

    《紅外—可見光跨模態(tài)的行人檢測綜述》回顧了基于背景建模和手工特征的跨模態(tài)行人檢測研究,并根據(jù)基于深度學習方法的跨模態(tài)行人檢測研究針對的問題進行仔細分類并逐一展開介紹。總結(jié)了7個可用的數(shù)據(jù)集和3 個常用于評估跨模態(tài)行人檢測器性能的評價指標,并對近幾年前沿的跨模態(tài)行人檢測方法進行比較分析。討論了該領(lǐng)域仍然存在的問題并提出未來可行的研究方向。

    《圖像—文本多模態(tài)指代表達理解研究綜述》從視覺數(shù)據(jù)的表征粒度出發(fā)將現(xiàn)有的指代表達理解(REC)方法分為3 大類,包括基于區(qū)域卷積粒度視覺表征的方法、基于網(wǎng)格卷積粒度視覺表征的方法以及基于圖像塊粒度視覺表征的方法,并進一步按照多模態(tài)融合模塊的設(shè)計進行了子類別劃分。論文對REC 領(lǐng)域研究目前面臨的主要問題進行了總結(jié),并且從多個角度對REC未來的發(fā)展進行了展望。

    “前沿進展”欄目中,《ReID2.0:從行人再識別走向人像態(tài)勢計算》從任務(wù)、應(yīng)用需求、技術(shù)挑戰(zhàn)、關(guān)鍵技術(shù)、數(shù)據(jù)集以及評價指標等方面介紹行人再識別任務(wù)。針對提到的技術(shù)挑戰(zhàn),論文介紹了對應(yīng)的解決方案。探討了行人再識別存在的問題,并進一步提出了人像態(tài)勢計算任務(wù),對相應(yīng)的概念進行探討。介紹本文構(gòu)建的對于人像態(tài)勢計算的基準數(shù)據(jù)集,并進行分析討論,給出了評測指標的建議,以促進人像態(tài)勢計算任務(wù)的發(fā)展。

    “數(shù)據(jù)集”欄目中,《低分辨率行人重識別數(shù)據(jù)集及其基準方法》聚焦于實際場景中的低分辨行人之間相互匹配的問題,收集并標注了一個新的基于槍球攝像頭的行人重識別數(shù)據(jù)集,為研究低分辨率行人重識別問題提供了重要的數(shù)據(jù)來源。并基于此設(shè)計了一種低分辨率行人重識別模型來提升低分辨率行人匹配性能。

    我們期待廣大讀者和科技人員通過“視頻身份識別技術(shù)”專刊,能夠更深入、更全面地了解該領(lǐng)域的最新方法和應(yīng)用,吸引更多學者從事相關(guān)研究并產(chǎn)生具有國際影響力的優(yōu)秀成果,為本領(lǐng)域的發(fā)展做出新的貢獻。

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