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基于深度学习和距离度量的行人再识别研究韦忠亮;张顺香;梁兴柱;许光宇【摘要】行人再识别研究的内容是从一个视角选取目标行人,在非重叠视角的大量数据集中,识别出相同的行人.客观存在的多种因素会对识别的匹配率造成影响,研究内容是在雾霾天气下的行人再识别问题.针对雾霾天气会对所获取的图像产生诸如特征提取困难等问题,先利用基于深度学习的去雾算法进行图片预处理,然后使用局部最大特征出现算法以及距离度量学习的算法对图像进行特征提取和距离计算.在改进的VIPeR数据集上进行实验,结果表明,该方法提升行人再识别的匹配率.【期刊名称】《阜阳师范学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(036)002【总页数】7页(P61-67)【关键词】行人再识别;深度学习;距离度量;局部最大发生特征;交叉二次判别分析【作者】韦忠亮;张顺香;梁兴柱;许光宇【作者单位】安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南 232001;安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南 232001;安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南 232001;安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南 232001【正文语种】中文【中图分类】TP391.4行人再识别，是指利用数字图像处理技术判断在图像或者视频序列中是否存在某一特定行人的技术，利用该技术可以把行人的碎片化的多场景轨迹连接起来[1-2]。
例如给定一个已拍摄的行人图像，检索跨设备下的图像是否存在该行人，如图1所示。
该项技术主要用于弥补目前社会上大量存在的摄像头的视角局限，可以结合相关的行人检测、行人跟踪等技术，将之应用于视频监控、智能安防等新兴领域。
随着城市建设的发展，城市规模在不断增大，城市人口密度越来越高，监控设备在社会发展中的作用愈加显著，其应用也在不断扩展，图像处理的需求增大[3-4]。
在视频监控设备获取的图像中，行人外部特征容易受到其穿着、障碍物遮挡、行人姿态及摄像视角的影响，同时图像的分辨率不一，图像中的光照变换也会给图像中的行人特征提取带来麻烦，使得行人再识别成为计算机视觉领域中极具挑战性的问题。
Matlab中的图像特征描述与匹配技巧简介：在图像处理和计算机视觉领域，图像特征描述与匹配是非常重要的技术。
它们可以帮助我们在图像中定位、识别和跟踪目标，以及进行图像检索和拼接等应用。
本文将介绍在Matlab中常用的图像特征描述与匹配技巧，帮助读者了解如何在Matlab中进行图像特征处理。
一、图像特征描述1.1 特征点检测特征点是图像中一些独特的局部区域，这些区域对光照、尺度和旋转等变化具有一定的不变性。
在Matlab中，可以使用SIFT（尺度不变特征变换）和SURF （加速稳健特征）等算法来检测图像中的特征点。
1.2 特征描述子特征描述子是对特征点周围局部区域的描述，用于表征特征点的特征。
在Matlab中，可以使用SIFT和SURF算法计算特征描述子。
1.3 特征匹配特征匹配是将一副图像中的特征点与另一副图像中的特征点进行关联。
在Matlab中，可以使用特征匹配算法（如暴力匹配、FLANN匹配）实现特征点的匹配。
二、图像特征描述与匹配实例为了更好地说明Matlab中的图像特征描述与匹配技巧，我们将以一个实例进行说明。
2.1 实例描述我们假设有两幅图像A和B，要在图像B中寻找与图像A中相似的目标。
我们希望通过图像特征描述和匹配来实现这个目标。
2.2 特征点检测首先，在Matlab中使用SIFT算法检测图像A和B中的特征点。
SIFT算法可以通过detectSURFFeatures函数实现。
2.3 特征描述子计算接下来，利用SIFT算法计算图像A和B中特征点的特征描述子。
可以使用extractFeatures函数来提取图像的特征描述子。
2.4 特征匹配使用特征匹配算法（如暴力匹配）将图像A和B中的特征点进行匹配。
在Matlab中，我们可以使用matchFeatures函数来实现特征点的匹配。
2.5 目标定位与识别通过特征点的匹配，我们可以得到图像A和B中特征点的对应关系。
根据这些对应关系，我们可以在图像B中定位和识别与图像A中相似的目标。
人脸识别综述1引言人脸识别技术的研究始于20世纪50年代，当时的研究人员主要涉及的是社会心理学领域；最早AFR （Auto Face Recognition）的研究论文见于1965年陈（Chan）和布莱索（Bledsoe）在Panoramic Research Inc•发表的技术报告。
近年来，人脸识别研究得到了诸多研究人员的青睐，涌现出了诸多技术方法。
尤其是1990年以来，人脸识别更得到了长足的发展。
几乎所有知名的理工科大学和主要IT产业公司都有研究组在从事相关研究。
人脸识别研究的发展叮分为以下三个阶段：第一阶段（1964年~1990年）。
这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征（Geometric feature based）的方法。
第二阶段（1991年~1997年）。
这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics （现为Identix）的Facelt系统。
美国麻省理工学院（MIT）媒体实验室的特克（Turk）和潘特（Pentland）提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别方法。
第三阶段（1998竿现在）。
FERET' 96人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。
因此，光照、姿态、表情、遮挡问题逐渐成为研究热点。
人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。
国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用，人脸识别技术的研究对模式识别，人工智能，计算机视觉，图像处理等领域的发展有巨大的推动作用。
人脸识别问题可以定义成：输入（查询）场景中的静止图像或者视频，使用人脸数据库识别或验证场景中的一个人或者多个人。
基于聚类和马氏距离的多角度SURF图像匹配算法兰红;王秋丽【摘要】对具有不同旋转角度和变化的图像进行匹配是图像识别中的技术难点，SURF算法在多角度图像的特征点检测和匹配过程中存在易受噪声点干扰、产生误匹配从而导致匹配效率低等不足。
结合聚类和马氏距离，提出一种改进的多角度SURF图像匹配算法。
首先利用聚类算法对原有算法提取的特征点进行噪声剔除处理，生成新的特征点数据集；然后利用马氏距离能够有效考虑整体相关性及其具有仿射不变性等特点，将SURF算法中的欧式距离用马氏距离替代。
实验应用于多角度图像匹配时，改进算法较原SURF算法在匹配效率和准确率上有明显提高。
%It is difficult in the image recognition technology with different rotation angles and the change of image match-ing, and SURF algorithm in multi-angle feature matching process has more noise, easy to mismatching, and matching effi-ciency is low. Combination with cluster and Mahalanobis distance, this paper proposes an improved multi-angle SURF image matching algorithm. First, it uses clustering algorithm to eliminate the noise, to the feature point SURF algorithm extracted, uses clustering algorithm to classify and remove noise to get the new feature point data set. Then, it uses Mahalanobis distance’s characteristics that it considers the overall correlation, and has the characteristics of affine invariance, replacing Euclidean distance with Mahalanobis distance. When the experiment is applied to multi-angle image matching, compared with the original SURF, the improved algorithm has obviously improved on the matching efficiency.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)021【总页数】7页(P211-217)【关键词】图像匹配;快速鲁棒特征(SURF)算法;聚类算法;马氏距离;仿射不变性【作者】兰红;王秋丽【作者单位】江西理工大学信息工程学院，江西赣州 341000;江西理工大学信息工程学院，江西赣州 341000【正文语种】中文【中图分类】TP391LAN Hong，WANG Qiuli.Computer Engineering and Applications，2016，52（21）：211-217.昆虫是地球上最繁盛的动物类群，其种类多数量大，在自然生态系统和人类社会生活中扮演着重要的角色。
人脸识别技术在公安领域的应用教程随着科技的快速发展，人脸识别技术逐渐在各个领域展现出强大的应用价值。
特别是在公安领域，人脸识别技术被广泛运用于刑侦、治安、出入境等方面，为维护社会安全和打击犯罪发挥了重要作用。
本文将从何为人脸识别技术、人脸识别技术的原理、人脸识别技术在公安领域的应用案例以及未来发展趋势等方面介绍人脸识别技术在公安领域的应用。
一、何为人脸识别技术人脸识别技术是一种基于图像处理和模式识别的技术，通过利用摄像机和相关算法自动识别和验证人脸特征的一门技术。
它通过对人脸图像进行分析、识别和比对，根据人脸的特征进行自动识别和认证。
人脸识别技术主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配三个步骤。
二、人脸识别技术的原理人脸识别技术的原理主要包括人脸检测、特征提取和匹配三个步骤。
1. 人脸检测：通过图像处理算法，识别出图像中的人脸位置。
常用的人脸检测算法包括Harr-like特征分类器、Viola-Jones算法等。
2. 特征提取：将检测到的人脸图像转化为数学特征，常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
通过特征提取，将人脸的关键特征进行编码和储存，以便后续的匹配过程。
3. 匹配：将待识别的人脸特征与数据库中储存的特征进行比对和匹配，以确定是否匹配成功。
常用的匹配算法有欧氏距离、马氏距离等。
匹配结果通常会给出置信度或相似度的评估。
三、人脸识别技术在公安领域的应用案例1. 刑侦领域：借助人脸识别技术，警方可以快速准确地对犯罪嫌疑人进行身份识别和追踪。
通过对视频监控的分析，可以及时发现和抓捕逃犯，并帮助破案。
2. 治安领域：公共场所的视频监控系统配备人脸识别技术，可以实时监控人员身份并及时报警。
一旦发生紧急情况，系统可以自动触发报警，并辅助警方进行现场处置。
3. 出入境检查：出入境边检系统广泛使用人脸识别技术，通过对旅客的人脸特征进行自动识别和验证，确保出入境过程的快速和安全。
基于马氏距离模板特征的地雷目标识别研究王成浩;程丹丹【摘要】通过探地雷达进行探雷是一个重要的应用方向,其对非金属地雷或者金属含量少的地雷的探测效果显著.本文针对探地雷达对地雷进行探测时目标特征提取困难的问题,提出了基于马氏距离模板特征的SVM识别算法,并给出了识别结果.该方法能有效提取地雷目标特征,有助于探地雷达数据解释和地雷目标的识别定位.【期刊名称】《物探与化探》【年(卷),期】2019(043)004【总页数】5页(P899-903)【关键词】探地雷达;探雷;马氏距离;目标识别【作者】王成浩;程丹丹【作者单位】中国电波传播研究所,山东青岛 266107;近地探测技术重点实验室,江苏无锡214035;中国电波传播研究所,山东青岛 266107【正文语种】中文【中图分类】P6310 引言由于连年战争与战乱，目前全球大约有1亿枚地雷未被排除，而每年又约有1百万枚地雷因新的局部战争而投入使用。
各个国家为扫除战争遗留的地雷问题，投入了大量的人力、物力和财力。
据国际红十字会统计，在目前地雷的数量不再增加的前提下，以现有的排雷速度，需耗时100年以上、花费330亿美元才能扫除全世界的地雷[1-3]。
因此，有效地解决地雷探测问题已成为国际社会十分关注的热点、难点问题，特别是战后的排雷工作，对探雷技术提出了更高的要求。
通常按照用途可将地雷分为三类：反坦克地雷、防步兵地雷、和特种地雷。
最常用的是反坦克(anti-tank)和防步兵地雷(anti-personnel)。
反坦克地雷是针对重型车辆设计的,引爆压力在150～300 kg之间，通常人踩踏在这类地雷上不会因为引发爆炸而受到伤害，相对于防步兵地雷，反坦克地雷对战后平民的伤害相对小一些。
战后对平民造成伤害和阻碍经济发展的主要是防步兵地雷。
防步兵地雷种类繁多，据估计防步兵地雷有300多种。
防步兵地雷通常结构简单体积小，地雷外壳一般采用低金属材质或者塑料、木头等非金属材质。
多传感器目标跟踪数据融合关键技术研究一、本文概述随着科技的快速发展与智能化系统的广泛应用，多传感器目标跟踪已成为现代军事、交通监控、环境监测、无人机导航等多个领域的核心技术。
在这些复杂场景中，单一传感器由于视角受限、性能约束、环境干扰等因素往往难以实现对目标的精确、稳定、全面跟踪。
多传感器数据融合技术应运而生，旨在通过整合来自多种类型传感器的异质信息，提升目标跟踪的精度、鲁棒性和可靠性。
《多传感器目标跟踪数据融合关键技术研究》一文，正是聚焦于这一关键课题，系统地探讨了多传感器数据融合在目标跟踪中的理论基础、技术挑战、最新进展以及未来发展方向。
本文首先回顾了多传感器目标跟踪的基本原理和数据融合的层次结构，包括传感器模型、观测模型、滤波算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）以及数据融合的层次（数据级、特征级、决策级融合）。
在此基础上，详细阐述了各类传感器（如雷达、光学、红外、声纳等）的特性及其在目标跟踪中的优劣势，以及如何通过合理配置与协同工作来最大化多传感器系统的整体效能。
针对多传感器数据融合过程中的关键技术难点，文章深入剖析了以下几个方面：信息关联与配准：讨论了在多源数据中识别同一目标并进行时空对齐的有效方法，包括基于概率数据关联、几何特征匹配、深度学习关联算法等手段，确保不同传感器观测到的同一目标信息能够准确无误地融合在一起。
不确定性处理：分析了传感器噪声、测量误差、目标机动性及环境变化等因素带来的不确定性，并介绍了相应的建模方法（如高斯噪声模型、非线性滤波理论）以及不确定性传播与融合规则，以增强系统对不确定性的适应能力。
实时性与计算效率：探讨了在保证融合效果的同时，如何优化算法设计与硬件资源配置以满足实时跟踪的需求。
涉及的话题包括轻量级滤波算法、分布式数据融合架构、云计算与边缘计算的应用等。
自适应与智能优化：研究了基于场景理解、在线学习、深度强化学习等技术实现融合策略的动态调整与优化，使系统能根据环境变化和任务需求自动调整融合参数与算法选择，提升跟踪性能与鲁棒性。
视频监控中的行人重识别方法评述石昌森（河南大学人工智能学院河南郑州450046）摘 要：随着计算机硬件水平的提升和安防视频监控网络的快速发展，行人重识别作为计算机视觉领域一个极具挑战性的问题逐渐被大众所知，其旨在多个非重叠摄像头中对感兴趣行人进行重识别。
近年来，随着深度学习相关技术的发展，相关学者融合深度学习与行人重识别并提出了大量新方法。
行人重识别主要可以分为3个主要步骤，即特征表示、度量学习及优化排序。
本文首先介绍了行人重识别技术研究现状，并简述了所遇到的主要挑战；其次，分别对传统行人重识别技术和基于深度学习行人重识别技术进行描述；再次，对常用数据集和评价标准进行分析；最后，就本文内容对行人重识别技术进行总结和展望。
关键词：行人重识别计算机视觉深度学习度量学习中图分类号：T N948.6文献标识码：A文章编号：1674-098X(2022)10(b)-0106-05 Review of Person Re-Identification in Video SurveillanceSHI Changsen( School of Artificial Intelligence, Henan University, Zhengzhou, Henan Province, 450046 China ) Abstract: With the improvement of computer hardware level and the rapid development of security video surveillance network, person re-identification, as a very challenging problem in the field of computer vision, is gradually known by the public. It aims to re-recognize interested pedestrians in multiple non-overlapping cameras. In recent years, with the development of deep learning related technologies, relevant scholars have proposed a large number of new methods combining deep learning and person re-identification. Person re-identification can be divided into three main steps: feature representation, measurement learning and optimization sorting. Firstly, this paper introduces the research status of person re-identification technology and the main challenges encountered. Then, the traditional person re-identification technology and the depth learning based person re-identification technology are described respectively. Thirdly, the common data sets and evaluation criteria are analyzed. Finally, this paper summarizes and prospects the person re-identification technology.Key Words: Person re-identification; Computer vision; Deep learning; Metric learning随着智慧城市的建设，全国各地都安装了大量高清监控摄像机，每天实时更新大量监控视频［1］。
马氏距离的概念和计算方法一、引言在数据分析、机器学习和模式识别等领域，距离度量是核心概念之一。
马氏距离是一种广泛应用于多维数据集的相似度度量方法。
它不仅考虑了特征之间的相关性，而且能够更好地衡量多维数据集之间的相似性。
本文将详细介绍马氏距离的概念和计算方法。
二、马氏距离的概念马氏距离是由印度数学家马哈拉诺比斯提出的一种距离度量方法。
它是一种基于总体样本的度量，考虑了特征之间的相关性。
对于两个样本x1和x2，马氏距离定义为：d(x1, x2) = √((x1-x2)T·S^(-1)·(x1-x2))其中，x1和x2是两个样本的特征向量，S是样本的协方差矩阵，^(-1)表示矩阵的逆运算。
三、马氏距离的计算方法1. 协方差矩阵的计算在计算马氏距离之前，需要先计算样本的协方差矩阵。
协方差矩阵是一个n维方阵，其中n是样本特征的数量。
对于样本集X，其协方差矩阵S可以表示为：S = 1/m Σ(xi - μ)(xi - μ)T其中，m是样本数量，xi是第i个样本的特征向量，μ是样本均值向量。
2. 计算逆协方差矩阵由于马氏距离需要用到协方差矩阵的逆矩阵，因此需要先计算逆协方差矩阵S^(-1)。
如果协方差矩阵S是正定矩阵，那么它的逆矩阵S^(-1)存在。
3. 计算马氏距离最后，根据马氏距离的定义，计算两个样本之间的马氏距离。
对于两个样本x1和x2，其马氏距离为：d(x1, x2) = √((x1-x2)T·S^(-1)·(x1-x2))其中，x1和x2是两个样本的特征向量，S是样本的协方差矩阵，^(-1)表示矩阵的逆运算。
四、总结本文介绍了马氏距离的概念和计算方法。
马氏距离是一种基于总体样本的度量方法，考虑了特征之间的相关性，能够更好地衡量多维数据集之间的相似性。
在实际应用中，马氏距离可以用于各种机器学习算法中，如聚类、分类和异常检测等。
通过计算马氏距离，我们可以更准确地评估样本之间的相似度，从而优化算法性能。
