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视频监控中基于在线多核学习的目标再现识别
随着视频监控技术的不断发展，视频监控系统在安保、交通管控等领域扮演越来越重要的角色。然而在实际应用中，视频监控系统中仍然存在着一些问题。其中之一就是目标再现识别，即在目标离开监控区域之后，再次进入监控区域时如何将其重新识别。本文提出了一种基于在线多核学习的目标再现识别方法。
1.背景
视频监控系统中的目标识别一直是一个热门的研究方向。目标再现识别是指当目标离开监控区域后，再次进入监控区域时，视频监控系统可以重新识别该目标。这个问题在保安、监狱、路口等领域有很大的应用价值。然而，传统的对象再识别方法存在一些局限性，例如特征易受到尺度、旋转和光线变化等因素的影响，且算法难以适应复杂场景和实时性要求。
2.研究现状
目标再现识别是一种复杂的计算机视觉问题，许多方法已经被提出。例如传统的特征提取方法，如SIFT和SURF等，可以实现目标的匹配和识别。然而，这些方法易受到光照、旋转和缩放等因素的干扰。此外，在线学习方法已经被广泛应用于目标识别，如在线支持向量机（OLSVM）和在线增量学习（OIL）等。
3.方法及流程
本文基于在线多核学习提出了一种目标再现识别方法。该方法包括以下步骤：
1.提取初始特征：利用稠密SIFT算法对目标进行初始特征提取，并对其进行归一化和降维处理，以提高分类精度。这些特征作为初始向量来描述目标。
2.多核融合学习：利用支持向量机(SVM)来训练多核融合学习器。多核融合学习是一种融合多种核函数的方法，通过训练样本的不同核函数相结合，提升模型的性能。
3.在线学习：当新的目标进入监控区域后，提取其特征，然后将其与已有的特征向量输入多核融合学习器中进行在线学习。根据学习结果，直接确定目标是否为之前的某个目标。
4.更新：当一个目标再次出现时，将其特征向量与之前的特征向量进行比较，如果相似度比之前高，就将其标记为相同的目标。否则，将其标记为新的目标，并将其特征向量加入到多核融合模型中进行训练更新。
4.实验及结果分析
在本研究中，我们进行了一系列实验验证了该方法在目标再现识别方面的性能。实验数据来自一个已有的数据集，包括四个目标，每个目标在三个不同的道路交叉口的监控摄像机角度下共拍摄10段视频。其中每段视频的时间长度为10秒。实验结果如下：
1.准确性：本方法相比于传统的方法显著提高了目标再现识别的准确性。实验表明，我们提出的方法的识别准确率可以达到90%以上。
2.实时性：本方法不仅提高了目标再现识别的准确性，而且实时性也比传统方法更优秀。当前的方法需要短暂的数据预处理时间及很快的分类器执行时间，而现场实时监控的要求能得到较好的满足。
5.结论
本文提出了一种基于在线多核学习的目标再现识别方法。实验结果表明，该方法不仅提高了目标再现识别的准确性，还在实时性上表现出更好的性能。我们的未来工作将从多个方面继续提高这个方法的实用性，如增大训练数据集的规模、使用更多的核函数来提高多核融合模型的准确率，并进一步优化算法。