CN110008842A - 一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法 - Google Patents

一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法，该方法使用深度学习技术，对训练集图片进行翻转、裁剪、随机擦除以及风格迁移等预处理操作，然后经过基本网络模型进行特征提取，在使用多个损失函数进行融合联合训练网络，与基于深度学习的行人重识别算法相比较，本发明因采用多种预处理方式、三种损失函数的融合以及有效的训练策略，大大提高了在数据集上行人重识别的性能，一方面，多种预处理方式可以扩展数据集，提高模型泛化能力，避免过拟合情况的发生，另一方面，三种损失函数各有自己的优缺点，当对其进行有效结合时，使得所使用的模型能够获取更好的识别结果。

Description

一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法
技术领域
本发明涉及计算机视觉领域，尤其是涉及一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法。
背景技术
分布式多摄像机监视***的基本任务是在不同位置和不同时间将人与摄像机视图相关联，被称为行人重识别任务，更具体而言，行人重识别主要为了解决“目标行人之前在哪里出现过”或“目标行人在监控网络中被捕捉后去了哪里”的问题，它支持许多关键应用，例如长时间多相机跟踪和取证搜索等。实际上，每一个摄像头可以从不同的角度和距离，在不同的光照条件、遮挡度和不同的静态和动态的背景下进行拍摄。这就给行人重识别任务带来了一些巨大的挑战。同时，由于在未知距离的摄像机观察到的行人可能存在拥挤的背景、低的分辨率等条件限制，因此依赖于诸如面部识别的传统生物测量学的行人重识别技术既不可行也不可靠。
传统的行人重识别技术主要分为两个方面：特征表达和相似性度量。常用的特征主要包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及更高层次的属性特征、行为语意特征等。而对于相似性度量，欧式距离最先被使用，随后一些有监督的相似性判别方法也陆续被提出。
而随着深度学习的发展，基于深度学习模型的方法已经占据了行人重识别的领域，用于行人重识别的深度模型现阶段主要可分为三种：Identification model(辨识模型)、Verification model(验证模型)以及Triplet model(三重态模型)。Identificationmodel与其他任务上的分类模型相同，给定一张图片然后输出它的标签，该模型可充分利用单个图像的标注信息。Verification model将两张图片作为输入，然后判断两个输入是否为相同行人。Verification model使用了弱标签(两行人之间的关系)并未使用单张图片的标注信息。相同地，Triplet model将三张图片作为输入，拉近类内距离，拉开类间距离，但同样未使用单张图片的标注信息。另外，有相关学者研究表明，Triplet loss训练网络仍存在相对较大的类内距离。在上述背景下，充分利用各模型损失的优点，开发出一种基于深度多损失融合模型的行人重识别技术就显得尤为重要。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
步骤一、获取行人原始图片数据集，将其进行训练集和测试集的划分。
步骤二、对训练集图片的基准数据集进行数据预处理，并进行数据扩充，本发明实施例采用如下几种数据处理方式：
1)在基准数据集中随机抽取若干图片进行水平翻转处理；
2)在基准数据集中随机抽取若干图片加高斯、椒盐噪声处理；
3)在基准数据集中随机抽取若干图片进行随机区域随机大小的擦除处理；
4)对于同一个数据集中不同camera拍摄的同一行人图片使用Cycle GAN进行风格迁移，减弱不同摄像视觉之间的环境差异。
优选地，采用循环生成对抗网络对数据进行扩充。
步骤三、选取基准网络模型，对基准网络模型进行训练，更新权重，优化网络，并对基准网络的超参数进行调整。
优选地，对于大量数据的行人重识别数据集，采用迁移学习，例如Market1501和CUHK03，使用在ImageNet上预训练的模型参数进行初始化后，再进一步进行训练。对于小的行人数据集，则采用在大数据上训练好的模型进行微调的方式进行训练，以弥补数据集过少的缺陷。
对于整个网络训练，使用三元组损失函数、交叉熵损失函数和中心损失函数三种损失函数融合的方式进行联合限制。使用三元组模型为骨架，所以一组输入图片为三张，则一组输入图片的表达式为：
其中，和是正样本对，和是负样本对。
整体模型包括三个预训练的CNN网络结构，并且它们有完全相同的网络结构并进行权值共享。通过特征提取层得到图片的特征图，然后通过融合的损失进行网络训练，权重更新。
1)对于交叉熵损失函数，和一般分类任务所用损失函数相同，一般使用交叉熵损失函数，具体公式如下：
式中，i为样本，xi为特征类别，m表示样本批量大小，n表示行人ID的数量，bj为第j个偏置值，yi为输入的第i个样本的标签信息，Wi为特征层参数矩阵W的第i列。
2)为拉开类间距离，拉近类内距离，使用三元组损失函数强制使类间距离小于类内距离，所用距离度量为欧式距离，具体损失函数公式如下：
式中，thre为超参数，其作用是使同类样本对间的距离小于不同类样本对间的距离。而d·为距离度量函数，分别为所对应的特征图，[x]+为函数max(0,x)。
3)上述两个损失函数可以保证有效的拉开类间距离，然而有研究表明，上述损失在进行训练时，相同类别的样本对之间的距离仍然很大，并没有很好的控制类内距离。针对这一情况，使用中心损失函数联合前面两者损失，中心损失函数的主要目标是使同一ID的特征图都靠近中心，同时这一中心在网络的训练过程中不断的进行更新，具体公式如下所示：
式中，centeryi为特征的xi类别为yi的中心点。
其中，在训练过程中，中心是进行不断更新的，当s＝yi时更新公式如下所示：
式中，λ为中心损失函数的参数学习率。
通过使用三元组损失，交叉熵损失和中心损失来联合训练网络模型。融合的损失函数表达如下：
L＝α1L1+α2L2+α3L3
式中，α1为交叉熵损失所占比例的权重值，α2为三元组损失所占比例的权重值，α3为中心损失所占比例的权重值。损失函数的权重α1、α2、α3可优选为0.69、0.23和0.01。
4)对基准网络的超参数进行调整包括迭代步长调整、迭代步长初始值调整以及学习函数选择。优选地，将训练总周期(epoch)设置为150，权重衰减参数(weight decay)为0.0005，批量大小(batch size)为180，则学习率更新方式如下形式：
步骤四、在对数据集进行过相应的组织和上述的数据扩充之后，将图片输入到卷积神经网络中进行特征提取。在经过基准卷积神经网络后得到各自的特征图Fw(Ri)的表达式如下：
步骤五、对提取出的特征分别两两计算欧式距离，并对计算的欧式距离进行排序，在候选集中选取与查询集中目标距离最近的图片作为识别结果。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
一、本发明方法采用多种预处理方式、三种损失函数的融合及有效的训练策略，大大提高了在数据集上行人重识别的性能；
二、本发明方法通过对训练集图片通过加不同种的噪声、水平翻转，以及抽取一些图片进行自动裁剪和随机擦除操作，一方面可起到数据扩充的作用，另一方面可避免过拟合的发生，对现实数据中一些遮挡等数据起到一定作用，提高模型的泛化能力；
三、本发明使用多损失进行融合，结合了三种损失函数的优点，在训练过程中，在拉开类间距离的同时，拉近类内距离，使网络提出的特征更有效；
四、本发明方法在网络模型训练中，对于大量数据的行人重识别数据集，采用迁移学习对预训练的模型参数进行初始化后，再进一步进行训练，对于小量数据的行人数据集，采用在大数据上训练好的模型进行微调的方式进行训练，能够弥补数据集过少的缺陷。
附图说明
图1为本发明方法的网络整体框图；
图2为本发明方法的行人重识别网络训练过程示意图；
图3为本发明方法中行人重识别网络测试过程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
本发明涉及一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法，该方法包括下列步骤：
步骤一、获取行人原始图片数据集，将其进行训练集和测试集的划分。
步骤二、对训练集图片的基准数据集进行数据预处理，并进行数据扩充，本发明实施例采用如下几种数据处理方式：
1)在基准数据集中随机抽取若干图片进行水平翻转处理；
2)在基准数据集中随机抽取若干图片加高斯、椒盐噪声处理；
3)在基准数据集中随机抽取若干图片进行随机区域随机大小的擦除处理；
4)对于同一个数据集中不同camera拍摄的同一行人图片使用Cycle GAN进行风格迁移，减弱不同摄像视觉之间的环境差异。
步骤三、选取基准网络模型，对基准网络模型进行训练，更新权重，优化网络，并对基准网络的超参数进行调整。对于整个网络训练，使用Identification loss、Center loss和Triplet loss三种损失函数融合的方式进行联合限制。
步骤四、在对数据集进行过相应的组织和上述的数据扩充之后，将图片输入到卷积神经网络中进行特征提取。
步骤五、对提取出的特征分别两两计算欧式距离，并对计算的欧式距离进行排序，在候选集中选取与查询集中目标距离最近的图片作为识别结果。
本实施例以数据集Market1501为例进行完成的阐述网络模型的训练过程以及测试过程。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，但本发明并不用于限定单一特例数据集。
数据组织——将Market1501数据集中751个ID行人共12936张图片作为训练数据，余下的19732张图片作为测试数据。其中测试数据又分为查询集(query)和候选集(galley)。查询集(query)中共3368张图片，750个行人ID的图片，每个行人最多6张(6个camera)，测试数据剩余图片作为候选集(galley)。
数据预处理——在训练数据中随机抽取若干张图片进行水平翻转、加噪声、随机擦除等处理。同时，针对Market1501数据集中的6个camera，不同camera间的图片使用CycleGAN进行camera风格迁移，使数据集成倍扩增。
网络训练——因为Market1501属于数据量比较大的行人数据集，故使用在ImageNet上预训练的网络模型进行提取，由于参数以及时间方面的考虑，使用ResNet50作为基准网络模型，使用dropout防止过拟合的发生。通过使用Adam的方式不断的减小Triplet loss、Identification loss以及Center loss相融合的损失函数，进行权重更新，网络优化。
网络评估——对于查询集中以及候选集中的图片使用已经训练好的网络进行特征提取，对提出出来的特征分别两两计算欧式距离进行距离排序，在候选集中得到与查询集中目标距离相近的图片，以判断候选集与查询集中获取的行人是否为同一人，若是，则输出结果作为识别结果。
网络结果——通过评估计算，提出的一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法，在Market1501数据集上(不使用re-ranking)mAP为70.1，rank1为86.6，rank5为94.6。同时，在其他数据集上也取得了好的实验效果。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的工作人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：
1)获取行人原始图片数据集，将原始图片数据集划分训练集和测试集，并将测试集分为查询集和候选集；
2)对训练集的图片数据依次进行翻转、加噪声、自动裁剪、随机擦除、跨域风格迁移的数据预处理过程，预处理完成后进行数据扩充；
3)选取基准网络模型，对基准网络模型进行训练，更新权重，优化网络，并对基准网络的超参数进行调整；
4)将步骤2)处理得到的训练集图片数据输入优化及调整后的基准网络模型中进行特征提取；
5)对提取出的特征分别两两计算欧式距离，并对计算的欧式距离进行排序，在候选集中选取与查询集中目标距离最近的图片作为识别结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法，其特征在于，步骤3)中，对于大量数据的行人重识别数据集，采用迁移学习方法对预训练的模型参数进行初始化后，再进一步进行训练，对于小量数据的行人数据集，采用在大数据上训练好的模型进行微调的方式进行训练。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法，其特征在于，采用三元组模型为骨架，将三张图片作为一组输入，则一组输入图片的表达式为：
式中，分别为输入中一组三张图片的表达式，和为正样本对，和为负样本对。
4.根据权利要求3所述的一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法，其特征在于，步骤3)中，采用三元组损失函数、交叉熵损失函数和中心损失函数融合的方式对基准网络模型进行训练，其中，采用三元组损失函数用以拉开类间距离及拉近类内距离，采用中心损失函数用以使同一ID的特征图靠近中心。
5.根据权利要求4所述的一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法，其特征在于，三元组损失函数、交叉熵损失函数和中心损失函数融合的损失函数L的表达式为：
L＝α1L1+α2L2+α3L3
式中，L1为交叉熵损失函数，L2为三元组损失函数，L3为中心损失函数，α1为交叉熵损失所占比例的权重值，α2为三元组损失所占比例的权重值，α3为中心损失所占比例的权重值。
6.根据权利要求5所述的一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法，其特征在于，交叉熵损失函数L1的表达式为：
式中，i为样本，xi为特征类别，m表示样本批量大小，n表示行人ID的数量，bj为第j个偏置值，yi为输入的第i个样本的标签信息，Wi为特征层参数矩阵W的第i列。
7.根据权利要求6所述的一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法，其特征在于，三元组损失函数L2的表达式为：
式中，thre为用以使同类样本对间的距离小于不同类样本对间的距离的超参数，d(·)为距离度量函数，分别为所对应的特征图，[x]+为函数max(0,x)。
8.根据权利要求7所述的一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法，其特征在于，中心损失函数L3的表达式为：
式中，centeryi为特征的xi类别为yi的中心点。
9.根据权利要求8所述的一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法，其特征在于，中心损失函数L3的中心在训练过程中是不断更新的，当s＝yi时更新公式如下所示：
式中，λ为中心损失函数的参数学习率。
10.根据权利要求1所述的一种基于深度多损失融合模型的行人重识别方法，其特征在于，步骤3)中，对基准网络的超参数进行调整包括迭代步长调整、迭代步长初始值调整以及学习函数选择。
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