[发明专利]基于姿态和注意力机制的行人再识别方法、系统、装置有效
| 申请号： | 201910840108.4 | 申请日： | 2019-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN110659589B | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 王坤峰;王飞跃;李雪松;刘雅婷;颜拥 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所;国网浙江省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/80;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/77 |
| 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;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于图像识别技术领域，具体涉及了一种基于姿态和注意力机制的行人再识别方法、系统、装置，旨在解决不同任务数据集偏差导致无法准确获取图像关键点信息，行人再识别精度无法达到预期要求的问题。本发明方法包括：提取行人姿态并生成行人关键点；删除冗余背景信息并修正行人检测框；提取第一特征图并采用硬注意力机制模块获取硬注意力图；融合第一特征图与硬注意力图，得到第二特征图；采用软注意力机制模块获取软注意力图后再次融合；对融合后的第三特征图进行全局平均池化以及特征降维，获得用于行人再识别的特征向量。本发明结合硬注意力机制与软注意力机制，有效增强特征图前景信息，抑制背景噪声，提高了行人再识别的准确性和稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 姿态 注意力 机制 行人 识别 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于姿态和注意力机制的行人再识别方法，其特征在于，该行人再识别方法包括：/n步骤S10，获取待识别的行人图像，作为第一图像；/n步骤S20，采用姿态估计网络提取所述第一图像的行人姿态信息，生成行人关键点；/n步骤S30，基于所述行人关键点，将所述第一图像的冗余背景信息删除，并修正行人检测框，获得第二图像；/n步骤S40，通过特征提取网络将所述第二图像生成特征图，获得第一特征图；将所述行人关键点通过高斯化、二值化以及归一化生成与所述特征图相同大小的硬注意力图；/n步骤S50，融合所述第一特征图与硬注意力图，获得第二特征图；/n步骤S60，通过软注意力网络获取所述第二特征图相同大小的软注意力图，并与所述第二特征图融合获得第三特征图；/n步骤S70，对所述第三特征图进行全局平均池化以及特征降维，获得用于计算相似度实现行人匹配的特征向量，即行人再识别的特征向量。/n
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