[发明专利]行人再识别方法和装置

说明书

本发明实施例公开了一种行人再识别方法和行人再识别装置。本发明实施例方法包括：获取目标图像和参考图像；分别检测第一局部显著性特征和第二局部显著性特征，第一局部显著性特征为目标图像在目标区域上的局部显著性特征，第二局部显著性特征为参考图像在目标区域上的局部显著性特征；计算第一局部显著性特征和第二局部显著性特征的相似度；其中，目标区域位于行人身上的任意一个区域，检测局部显著性特征包括：获取目标区域中的显著性图(salience)；对目标区域的显著性图进行二值化，生成二值图像；从二值图像中提取目标区域中的连通部件集合，确定局部显著性特征，局部显著性特征包括连通部件集合中满足预置条件的连通部件。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种行人再识别方法和装置。

背景技术

随着人们对社会公共安全的日益关注以及视频采集技术和大规模数据存储技术的发展，大量的监控摄像头应用在人群密集易发生公共安全的场所，人工已难以应对海量增长的监控视频，因此利用计算机对监控视频中的行人等进行再识别的需求应运而生。其中再识别是指监控视频中识别出某个特定的已经在监控网络中出现过的行人。例如，在监控网络中，行人会在不同的摄像头下出现，行人再识别的任务是在监控网络中行人的身份的鉴定，将曾经在监控网络中出现过的目标行人在其他摄像机的场景内再次识别出来的技术，即在给定一些候选目标的情况下如何将行人进行再识别。

现有的行人再识别技术中，将目标行人的全局特征和行人图像库中的行人的全局特征进行比较，通过该两个全局特征的相似度来确定该两个行人是否为同一人。然而，仅仅靠全局特征的相似度比较得到的判断结果的准确度较低。因此，一种改进的方法是还获取目标行人的局部显著性特征和用于比较的行人的显著性特征，结合该两个行人的全局特征比较结果以及局部显著性特征比较结果来判断该两个行人是否为同一人。

现有技术中提取行人身上的局部显著性特征的一种方法为，人工设计有36种属性的局部特征，并针对该36种属性的特征分布设计了36中检测器，通过该36种检测器来提取行人身上的局部显著性特征。然而，针对每种局部显著性特征设计的检测器需要大量的标注样本，使得设计检测器的成本较高。

发明内容

本发明实施例提供了一种行人再识别方法和行人再识别装置。

第一方面，本发明提供一种行人再识别方法，包括：获取目标图像和参考图像，所述目标图像和所述参考图像均为行人图像；采用同样的检测局部显著性特征的方法分别检测所述目标图像在目标区域上的局部显著性特征(下文简称为第一局部显著性特征)和所述参考图像在所述目标区域上的局部显著性特征(下面简称为第二局部显著性特征)；计算所述第一局部显著性特征和第二局部显著性特征的相似度；

其中，所述目标区域位于行人身上的任意一个区域，所述检测局部显著性特征的方法包括：获取所述目标区域中的显著性图(salience)；对所述目标区域的显著性图进行二值化，生成二值图像；从所述二值图像中提取所述目标区域中的连通部件集合，确定局部显著性特征，所述局部显著性特征包括所述连通部件集合中满足预置条件的连通部件；

或者，

所述目标区域位于行人图像的头部区域，所述检测局部显著性特征的方法包括：获取所述目标区域的颜色分布以及标准颜色分布，计算所述目标区域的颜色分布与所述目标区域的标准颜色分布的距离；当所述距离大于第一预置数值时，确定所述目标区域为局部显著性特征。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述计算所述第一局部显著性特征和第二局部显著性特征的相似度，包括：

分别生成所述第一局部显著性特征和所述第二局部显著性特征的描述向量，其中，所述描述包括尺度描述、颜色描述、位置描述和形状描述中的至少一种；计算所述第一局部显著性特征和所述第二局部显著性特征的描述向量的距离的倒数，将所述倒数作为所述第一局部显著性特征和所述第二局部显著性特征的相似度的一个因子。