[发明专利]基于分割剪影的行人再识别方法及系统有效
| 申请号： | 201810567647.0 | 申请日： | 2018-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN109101866B | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 王亮;黄岩;宋纯锋 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T7/11;G06T7/194 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于分割剪影的行人再识别方法及系统，旨在解决如何消除图像背景噪声，提高行人再识别准确率的问题。为此目的，本发明中的行人再识别方法包括：基于预先构建的行人再识别模型并根据待测行人的彩色图像及对应的分割剪影，获取待测行人的行人特征；分别计算行人特征与每个预设的行人身份特征之间的相似度；获取最大相似度对应的行人身份特征，并根据所获取的行人身份特征获取待测行人的身份信息。基于本发明的行人再识别方法可以较好的解决背景杂乱情况下的行人再识别问题，提高识别准确率。同时，本发明中的行人再识别系统能够执行并实现上述方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分割 剪影 行人 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于分割剪影的行人再识别方法，其特征在于包括：基于预先构建的行人再识别模型并根据待测行人的彩色图像及对应的分割剪影，获取所述待测行人的行人特征；分别计算所述行人特征与每个预设的行人身份特征之间的相似度；获取最大相似度对应的行人身份特征，并根据所获取的行人身份特征获取所述待测行人的身份信息；其中，所述行人再识别模型是根据预设的行人测试样本并利用机器学习算法所构建的深度卷积神经网络模型，所述行人身份特征是基于所述行人再识别模型并根据预设的行人比对样本的彩色图像及对应的分割剪影，获取到的所述行人比对样本的行人特征。
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