[发明专利]一种行人结构化特征表达方法

摘要

一种行人结构化特征表达方法，包括步骤：S1，获取行人监控图像，提取行人主要关节点的图像位置信息；S2，计算行人时间运动特征数据，形成行人的时间运动特征数据集；S3，根据行人关节点图像位置信息估计行人局部区域在图像中的位置，提取行人局部区域的空间特征数据，形成行人空间特征数据集；S4，融合时间运动特征数据和空间特征数据，形成行人时空特征向量，设计行人结构化特征表达模型；S5，提取待识别行人的时间运动特征数据和空间特征数据，形成时空特征向量；S6，利用行人结构化特征表达模型，对比行人目标与待识别行人之间的相似度，实现行人的识别。本发明实现人体动态、静态情况下个体化特征描述，可确保行人识别时匹配特征的有效性。

主权项

1.一种行人结构化特征表达方法，包括以下步骤：S1，获取行人监控图像，提取行人预设的主要的关节点的图像位置信息；S2，结合行人连续运动特点，计算行人的时间运动特征数据，形成行人的时间运动特征数据集，时间运动特征数据包括行人步态周期内最大步幅大小、人体运动速度、关节点摆动幅度频率、关节点之间的距离比、关节夹角；S3，根据行人关节点图像位置信息估计行人的局部区域在图像中的位置，利用HOG特征提取算法与LBP特征提取算法，提取行人的局部区域的空间特征数据，形成行人空间特征数据集，该空间特征包括梯度特征、纹理细节、旋转不变量；S4，融合行人的时间运动特征数据和空间特征数据，形成行人时空特征向量，设计行人结构化特征表达模型；S5，提取待识别行人的时间运动特征数据和空间特征数据，形成时空特征向量；S6，利用行人结构化特征表达模型，对比分析行人目标与待识别行人之间的相似度，实现行人的识别。