[发明专利]一种对象重识别的方法、装置及设备

说明书

本发明公开了一种对象重识别的方法、装置及设备，用于提高对象检索的准确性。该方法包括：从对象图像数据库中确定与目标对象图像的相似度在预设范围内的待检对象图像；针对任意一种属性，从所述属性对应的所有类别中确定所述目标对象图像的第一类别和所述待检对象图像的第二类别，以及所述待检对象图像的各个类别的置信度；根据每种属性下所述第一类别与所述第二类别的比对结果，利用每种属性的属性权重以及每种属性下所述待检对象图像的各个类别的置信度，修正所述待检对象图像与所述目标对象图像的相似度；确定所述待检对象图像中修正后的相似度大于阈值的待检对象图像，与目标对象图像匹配。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，特别涉及一种对象重识别的方法、装置及设备。

背景技术

近年来，随着安防领域中视频监控应用的快速发展，每时每刻都会产生海量的视频图像数据。在海量的视频图像数据中，快速检索特定的对象是安防场景应用中最重要的任务之一。对象检索是一种基于视频结构化描述构建的对象数据库，结合图像优选、属性识别、目标跟踪等计算机视觉算法，检索图像或视频序列中特定对象的技术。

目前对象检索的主要流程为：选定特定对象图像，在结构化算法构建的对象数据库中，计算所有对象数据库中的对象与特定对象的相似度得分，对计算结果进行排序，从而得到与特定对象最接近的序列结果。然而，在实际场景中，由于监控设备不同的色差和环境的影响，以及特定对象状态的改变，导致相似度得分较低，对象检索的准确性不高。

发明内容

本发明提供一种对象重识别的方法、装置及设备，用于提高对象检索的准确性。

第一方面，本发明实施例提供的一种对象重识别的方法，包括：

从对象图像数据库中确定与目标对象图像的相似度在预设范围内的待检对象图像；

针对任意一种属性，从所述属性对应的所有类别中确定所述目标对象图像的第一类别和所述待检对象图像的第二类别，以及所述待检对象图像的各个类别的置信度；

根据每种属性下所述第一类别与所述第二类别的比对结果，利用每种属性的属性权重以及每种属性下所述待检对象图像的各个类别的置信度，修正所述待检对象图像与所述目标对象图像的相似度；

确定所述待检对象图像中修正后的相似度大于阈值的待检对象图像，与目标对象图像匹配。

本发明实施例可以根据不同的属性权重以及每种属性下所述待检对象图像的各个类别的置信度，修正所述待检对象图像与所述目标对象图像的相似度，本实施例将属性以及该属性下的类别作为修正的依据修正相似度的过程，可以理解为依据对象的状态变化，以及该变化的状态对相似度的贡献程度来修正相似度以使获得更加准确的待检对象图像，即与所述目标对象图像更加匹配的待检对象图像。

作为一种可选的实施方式，修正所述待检对象图像与所述目标对象图像的相似度，包括：

若所述第一类别与所述第二类别相同，则提高所述待检对象图像与所述目标对象图像的相似度；或

若所述第一类别与所述第二类别不相同，则降低所述待检对象图像与所述目标对象图像的相似度。

作为一种可选的实施方式，根据每种属性下所述第一类别与所述第二类别的比对结果，利用每种属性的属性权重以及每种属性下所述待检对象图像的各个类别的置信度，修正所述待检对象图像与所述目标对象图像的相似度，包括：

根据每种属性的属性权重以及所述各个类别中与所述第一类别相同的类别的置信度，确定每种属性下所述待检对象图像的修正值；

对各个属性下所述待检对象图像的修正值进行累加，根据累加得到的总修正值修正所述待检对象图像与所述目标对象图像的相似度。