基于行人分割與部位對齊的行人再識別

　　摘要 為了解決行人再識別中由于視角變化和背景干擾造成的錯位匹配(未對齊)問題，提出一種基于行人分割的部位對齊網(wǎng)絡(luò)(SegPAN)的方法，該網(wǎng)絡(luò)由3部分組成：1) 構(gòu)建一種基于RefineNet的行人分割網(wǎng)絡(luò)(TL-RefineNet)，以獲得多個局部對齊部位;2)基于分割的行人部位，提出一種行人部位對齊網(wǎng)絡(luò)，以提取多個局部對齊特征;3)通過一種加權(quán)融合的策略將提取的局部對齊特征融合，提高視覺特征的判別能力。在此基礎(chǔ)上利用特征之間的相似度實現(xiàn)行人再識別。實驗在Market-1501和DukeMTMC-reID數(shù)據(jù)集上進行測試，R1的性能分別達到90.5%和80.3%。結(jié)果證明該方法不僅有效的緩解了錯位匹配問題，而且減少了背景的干擾，提高了再識別性能。

　　關(guān) 鍵 詞 行人再識別;行人分割;部位對齊網(wǎng)絡(luò);加權(quán)融合

　　0 引言

　　行人再識別是指在非交疊的視頻監(jiān)控中尋找與目標一致的行人，該技術(shù)可以應(yīng)用于行人檢索、交叉攝像機跟蹤等視頻監(jiān)控領(lǐng)域[1-5]，是視頻智能分析的一個重要組成部分。但由于光線、姿勢和視角的多樣性，使得跨場景中的行人匹配極具挑戰(zhàn)性。眾多的影響因素中，錯位匹配是導(dǎo)致行人再識別失敗的一個重要因素，究其原因可分為兩類：1)行人檢測不準確。例如，當圖像中包含大量的背景或行人部位不全時[6-8]，很容易造成局部背景與行人某區(qū)域之間的錯誤匹配(圖1 a));2)不同視角中行人姿態(tài)的變化。例如，同一行人在騎車與行走時產(chǎn)生的對應(yīng)匹配，也會造成錯位匹配(圖1 b))。

　　為了解決行人再識別中的錯位匹配，Zhang等[9]提出一個多分枝網(wǎng)絡(luò)，每個分支對應(yīng)行人圖像中一個水平條區(qū)域，通過匹配對應(yīng)的水平區(qū)域?qū)崿F(xiàn)行人部位對齊，但當背景較大時，匹配效果并不理想。Su等[10]構(gòu)建了一個深度對齊網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)不僅提取全局特征，同時對整個行人進行重定位，利用重定位的行人進行相似度比較以實現(xiàn)行人的對齊，但該方法并沒有對行人部位進行細分，導(dǎo)致算法對行人姿態(tài)的魯棒性會受到影響。此外，許多方法借助于行人關(guān)鍵點實現(xiàn)行人部位對齊[11-18]。Zheng[13]將行人劃分為14個關(guān)鍵點，利用這些關(guān)鍵點把行人劃分為若干個區(qū)域，同時為了提取不同尺度上的局部特征，還設(shè)定了3個不同的PoseBox組合進行映射矯正對齊。與方法[13]不同的是，Zhao[15]并沒有用仿射變換來實現(xiàn)局部對齊，而是直接利用行人關(guān)鍵點來摳出多個行人部位，然后將這些區(qū)域和原始圖像一并輸入到對齊網(wǎng)絡(luò)進行特征匹配。由于該方法的摳取方式過于簡單使得算法無法獲取精確的部位區(qū)域，不可避免地引入無關(guān)背景，并且關(guān)鍵點的檢測并不可靠[19]。

　　為了解決行人未對齊，提高算法對姿態(tài)變化的魯棒性，本文提出一種新的再識別方法，該方法不僅提取全局特征，同時還對行人的各個部分進行了區(qū)域劃分，通過對應(yīng)部位之間的匹配實現(xiàn)行人對齊，與其他方法[11-15]不同的是，本方法并沒有采用行人關(guān)鍵點進行行人區(qū)域劃分，而是采用一種行人分割的策略完成圖像中行人各部分的有效分割(頭部、軀干、腿等)，在此基礎(chǔ)上進一步構(gòu)建行人部位對齊網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)行人部位對齊。此外，在融合部位對齊特征時，采用一種加權(quán)的策略以提高特征魯棒性。通過該方法不僅能實現(xiàn)行人與背景的分離，消除背景的干擾，而且能有效地提高行人對齊效果(圖2)。

　　本文主要的貢獻可歸納為以下3點：

　　1)提出基于行人部位分割對齊的再識別網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的輸入不僅包含分割的行人區(qū)域，而且包含對應(yīng)區(qū)域置信特征，該特征可以對分割的效果進行有效反饋，提高局部特征的可靠性。

　　2)為了獲取良好的行人分割效果，提出基于過渡層(Transition Layer)的RefineNet網(wǎng)絡(luò)(TL-RefineNet)，以實現(xiàn)對行人部位的精確分割。

　　3)提出一種加權(quán)融合的方法，將提取的多個區(qū)域特征進行加權(quán)，實現(xiàn)多個對齊特征的有效融合，進一步提高特征的可區(qū)分性。

　　為了驗證提出方法的有效性，在兩個標準行人再識別數(shù)據(jù)集進行驗證，分析其有效性及各部分的作用，并與其他主流方法進行性能比較。

　　1 本文方法

　　本文方法主要包括3個部分：行人分割、行人部位對齊以及行人對齊特征的融合(圖2)。首先利用提出的TL-RefineNet網(wǎng)絡(luò)將行人圖像進行分割，得到多個行人分割區(qū)域，例如，行人上半?yún)^(qū)域和行人下半?yún)^(qū)域。然后基于分割的行人區(qū)域，構(gòu)建行人部位對齊網(wǎng)絡(luò)，提取部位對齊特征。最后通過加權(quán)融合的方式將提取的對齊特征進行融合，提高特征的魯棒性。在該基礎(chǔ)上計算特征之間的相似性，獲得最終結(jié)果。

　　1.1 TL-RefineNet與行人部位分割

　　本研究目標是分割出行人對齊部位，然后將其應(yīng)用到行人部位對齊網(wǎng)絡(luò)，以解決行人錯位匹配問題。但直接對re-ID數(shù)據(jù)集中的行人進行分割將面臨兩個主要問題：1)由于re-ID數(shù)據(jù)集沒有語義分割標簽，很難直接在re-ID數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練分割網(wǎng)絡(luò);2)直接利用在非re-ID數(shù)據(jù)集(如Person Parts Dataset [20])訓(xùn)練的分割模型，用在re-ID數(shù)據(jù)集上進行分割，并不能獲得理想的分割效果。其主要原因在于：在re-ID數(shù)據(jù)集中，行人圖像的分辨率太低(尺寸小)，使得圖像分割目標過小，許多細節(jié)特征不足。但是，在re-ID數(shù)據(jù)集中，行人已被裁剪好，并且他們在圖像中占據(jù)了絕大部分區(qū)域。因此一個合適的放大操作不僅能放大分割目標，而且因放大而導(dǎo)致的背景干擾也是有限的。基于此思路，本文提出一個過渡層嵌入到RefineNet分割網(wǎng)絡(luò)中，以實現(xiàn)圖像中行人各部位的良好分割。

　　具體的，過渡層由一個雙線性差值構(gòu)成，設(shè)插值像素值f (m， n)如公式(1)所示：

　　[fm，n=θ1θ2Q11Q12Q21Q22θ3θ4][，] (1)

　　式中：[θ1=m2-m，][θ2=m-m1，][θ3=n2-n，][θ4=n-n1，][Q11=m1，n1，][Q12=m1，n2，][Q21=m2，n1，][Q22=m2，n2]表示[fm，n]的4個近鄰坐標。放大尺度參數(shù)設(shè)為α，該參數(shù)可通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練獲得。首先在Person Parts 數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練基礎(chǔ)的RefineNet，然后將T-Layer層嵌入到訓(xùn)練好的RefineNet(如圖3所示)。最后通過固定RefineNet網(wǎng)絡(luò)的其他參數(shù)，利用部分分割結(jié)果訓(xùn)練尺度參數(shù)。行人分割網(wǎng)絡(luò)的輸出為預(yù)定義的分割標簽，即行人上半部分(包括行人頭部、上臂和軀干)和行人下半部分(包括行人軀干以下及腿部，如圖2所示)。

　　1.2 基于分割的行人部位對齊網(wǎng)絡(luò)

　　為了緩解行人未對齊問題，本文基于分割的行人區(qū)域構(gòu)建一個行人部位對齊網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)針對每個行人部位構(gòu)建一個分支網(wǎng)絡(luò)，從而提取部位對齊特征。

　　此外，考慮到，當行人被嚴重遮擋時，行人的分割效果會受到一定的影響。為了彌補這一影響，本文將原始圖像單獨作為一個網(wǎng)絡(luò)分支，合并到整個行人對齊網(wǎng)絡(luò)中，共構(gòu)建3個網(wǎng)絡(luò)分支。每個網(wǎng)絡(luò)分支的基本結(jié)構(gòu)為Resnet50網(wǎng)絡(luò)的pooling5層及以前的所有網(wǎng)絡(luò)層結(jié)構(gòu)。特別的，每個網(wǎng)絡(luò)分支的輸入除了分割后的RGB圖像，由分割獲得的對應(yīng)的置信特征也被輸入到對齊網(wǎng)絡(luò)中，以提高分割結(jié)果的可靠度。將每個網(wǎng)絡(luò)分支輸出的1×1×2 048維特征作為部位對齊特征。具體結(jié)構(gòu)如圖2所示。

　　在訓(xùn)練時，由于不同數(shù)據(jù)集的行人數(shù)目不同，本文增加了一個全鏈接層以調(diào)整輸出結(jié)果的維度變化。Softmax用來將每一個行人的預(yù)測值[ak]歸一化到[0， 1]：

　　[pkx=expakk=1Kak][，] (2)

　　式中[K]表示數(shù)據(jù)集中行人的類別數(shù)目 (Person ID)。通過交叉熵來迭代獲取每個分支網(wǎng)絡(luò)的最小損失值：

　　[lossi=-k=1K(log(p(k|x))q(k|x))][，] [qy|x=1，y=k0，y≠k]， (3)

　　式中：x表示網(wǎng)絡(luò)輸入特征;i =1，2，3對應(yīng)3個網(wǎng)絡(luò)分支;y為類別標簽。此外，當行人圖像檢測不準確或者存在大量背景時，在輸入對齊網(wǎng)絡(luò)之前，本文通過雙線性差值對分割結(jié)果進行裁剪、尺寸調(diào)整，從而實現(xiàn)行人初步對齊，如圖4所示。

　　1.3 局部對齊特征的加權(quán)融合

　　為了反映不同部位在再識別過程中的重要程度，本文提出一種特征加權(quán)融合方法，來提高行人特征的魯棒性。在此過程中，使用3個(1×1)加權(quán)卷積核對提取的3個對齊特征進行加權(quán)融合，然后通過一個全連接層，來調(diào)整融合后特征的輸出維度(不同數(shù)據(jù)集中行人數(shù)目不同)。

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