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《第十六届中国体视学与图像分析学术会议论文集——交叉、融合、创新》2019年
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多场景下的目标重识别

郗润平  王思思  
【摘要】:由于人类的破坏,与栖息地的丧失等因素,地球上濒临灭绝生物的比例正在以惊人的速度增长。自从工业社会以来,地球物种灭绝的速度已经超出自然灭绝率的1000倍。所以保护动物一直以来都是一个永恒不变的话题,尤其是稀有动物,更是刻不容缓。金钱豹是世界上为数不多的一种猫科稀有动物,它是独居动物且分布较为广泛,数据不易获取。为了更好地保护金钱豹,将人工智能的技术引入保护动物的范畴。本文的目标旨在获取某个区域内金钱豹的个体数量,本文借鉴了目前非常流行的重识别的关键技术来对金钱豹进行个体识别。由于金钱豹自身的特殊性,没有公开的数据集。因此,通过联合各个地方单位的协助,建立了自己的数据集。主要从三个不同的地方获取到了大量的数据用来制作实验所需的数据集,由于数据比较复杂,不仅包含金钱豹还有少部分其他动物数据,所以先使用Faster-rcnn对数据进行筛选,筛选之后共收集到284只金钱豹的数据,共计19800张数据,其中使用200只金钱豹用作训练集,84只金钱豹用作测试集和查询集。之后进行个体识别,个体识别采用均匀分块的形式,先对金钱豹的数据使用resnet50进行局部深度特征提取,在最后一个block中去除下采样层,利用得到的特征向量进行横向检测并转换,将特征向量按照水平方向均匀的分成六部分,对每一个部分分别进行平均池化和降维,再将各个部分分别接入全连接层,在此期间各个部分的权值将不共享,最后在全连接层使用Softmax函数进行分类。在进行训练时,每一部分都使用一个交叉熵损失函数来计算每一部分的损失,在测试时,提取数据的深度特征将其进行合并,在进行相似度计算找到最匹配的10张数据,实现金钱豹的个体识别。在识别的过程中,采取了Re-ranking的方法。最后经实验数据显示,在未进行re-ranking时,本文方法在金钱豹的个体识别上mAP达到了53.04%,cmc1达到了68.92%,cmc5达到了79.31%,cmc10达到了82.32%,使用了Re-ranking之后,本文方法在金钱豹的个体识别上mAP达到了55.97%,cmc1达到了68.17%,cmc5达到了80.14%,cmc10达到了83.22%。与此同时,文章使用了目前流行的基线网络做了大量的对比实验,结果表明,本文的方法在金钱豹的个体识别上可以达到很好的效果,相比于其他的方法更有效。
【作者单位】:西北工业大学计算机学院
【基金】:国家自然科学基金(No.61572405)
【分类号】:S863;TP18

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