[发明专利]行人再识别方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种行人再识别方法，其特征在于，包括：

获取包含目标行人的目标视频和至少一个候选视频；

获取每个所述目标视频片段中的每个目标视频帧的第一目标特征向量和第二目标特征向量以及每个所述目标视频片段的索引特征向量，获取每个所述候选视频片段中的每个候选视频帧的第一候选特征向量和第二候选特征向量；

根据所述索引特征向量和所述第一目标特征向量生成每个所述目标视频帧的目标注意权重向量，根据所述索引特征向量和所述第一候选特征向量生成每个所述候选视频帧的候选注意权重向量；

根据每个所述目标视频帧的目标注意权重向量和第二目标特征向量获得每个所述目标视频片段的编码结果，根据每个所述候选视频帧的候选注意权重向量和第二候选特征向量获得每个所述候选视频片段的编码结果；

根据每个所述候选视频片段的编码结果计算每个所述目标视频片段和每个所述候选视频片段之间的相似性分值；所述相似性分值用于表征所述目标视频片段与所述候选视频片段中的行人特征的相似程度；

根据所述相似性分值对至少一个所述候选视频进行行人再识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取每个所述目标视频片段中的每个目标视频帧的第一目标特征向量和第二目标特征向量以及每个所述目标视频片段的索引特征向量，获取每个所述候选视频片段中的每个候选视频帧的第一候选特征向量和第二候选特征向量，包括：

分别提取每个所述目标视频帧和每个所述候选视频帧的图像特征向量；

根据每个所述目标视频帧的图像特征向量生成每个所述目标视频帧的第一目标特征向量和第二目标特征向量以及每个所述目标视频片段的索引特征向量，根据每个所述候选视频帧的图像特征向量生成每个所述候选视频帧的第一候选特征向量和第二候选特征向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述根据所述索引特征向量和所述第一目标特征向量生成每个所述目标视频帧的目标注意权重向量，包括：

根据所述索引特征向量、每个所述目标视频帧的所述第一目标特征向量生成每个所述目标视频帧的目标热度图；

对所述目标热度图进行归一化处理得到每个所述目标视频帧的目标注意权重向量；

和/或，

所述根据所述索引特征向量和所述第一候选特征向量生成每个所述候选视频帧的候选注意权重向量，包括：

根据所述索引特征向量、每个所述候选视频帧的所述第一候选特征向量生成每个所述候选视频帧的候选热度图；

对所述候选热度图进行归一化处理得到每个所述候选视频帧的候选注意权重向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个所述目标视频帧的目标注意权重向量和第二目标特征向量获得每个所述目标视频片段的编码结果，包括：

将每个所述目标视频帧的目标注意权重向量与各自目标视频帧的第二目标特征向量相乘；

将每个所述目标视频帧的相乘结果在时间维度相加，得到每个所述目标视频片段的编码结果；

和/或，

根据每个所述目标视频帧的候选注意权重向量和第二候选特征向量获得每个所述候选视频片段的编码结果，包括：

将每个所述候选视频帧的候选注意权重向量与各自候选视频帧的第二候选特征向量相乘；

将每个所述候选视频帧的相乘结果在时间维度相加，得到每个所述候选视频片段的编码结果。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，根据每个所述候选视频片段的编码结果计算每个所述目标视频片段和每个所述候选视频片段之间的相似性分值，包括：

将每个所述目标视频片段的编码结果与每个所述候选视频片段的编码结果依次进行相减操作；

将相减操作的结果在每一个维度上进行平方操作；

对平方操作得到的特征向量进行全连接操作得到二维的特征向量；

将所述二维的特征向量进行归一化操作，得到每个所述目标视频片段和每个所述候选视频片段之间的相似性分值。