一种基于组合模板聚类采样匹配的人物比对方法技术

本发明专利技术公开了一种基于组合模板聚类采样匹配的人物比对方法，包括以下步骤：1）输入多幅单人图片和一幅多人图片，其中多幅单人图片中单人为同一人；2）从多幅单人图片中提取出一个单人多实例组合模板，并从多人图片中提取出备选目标集合；3）用单人多实例组合模板和备选目标集合构建肢体匹配候选图；4）对肢体匹配候选图进行求解，找到最佳的人物肢体的匹配。由于本方法考虑到了人物肢体之间的位置和逻辑关系，所以能够有效的提高人物比对的准确率。

【技术实现步骤摘要】
—种基于组合模板聚类采样匹配的人物比对方法
本专利技术涉及人物比对领域，更具体地，涉及。
技术介绍
人物比对在视频监控中已经开始逐渐受到重视，特别是在人脸识别应用受限制的时候人物比对的功能就尤为重要。但是人物比对是很有难度和挑战的，一方面很难找到一种针对人物且鲁棒好的表达方式，因为人体外形会有很大的变化(如视角、动作、光照条件等)，所以很难通过提取低级的图像特征来构建模板从而有效的识别人物；另一方面很难找到有效的人物的局部匹配方法，给定一个人物的模板，用全局人物信息来进行人物匹配结果总是会得到很多错误的正样本。因为在现实的监控视频中，将要对比的目标人物可能被遮挡，也可能跟其他人物或是背景相连，这时就需要用人物局部的信息来进行匹配和比对。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了，该比对方法的准确率较高。本专利技术的技术方案为: ，包括以下步骤: 1)输入多幅单人图片和一幅多人图片，其中多幅单人图片中单人为同一人； 2)从多幅单人图片中提取出一个单人多实例组合模板T，并从多人图片中提取出备选目标集合S ; 3)用单人多实例组合模板T和备选目标集合S构建肢体匹配候选图G； 4)对肢体匹配候选图G进行求解，找到最佳的人物肢体的匹配。在一种优选的方案中，所述步骤2)从多幅单人图片中提取出一个单人多实例组合模板T，其单人多实例组合模板T为:

【技术保护点】
一种基于组合模板聚类采样匹配的人物比对方法，其特征在于，包括以下步骤：1）输入多幅单人图片和一幅多人图片，其中多幅单人图片中单人为同一人；2）从多幅单人图片中提取出一个单人多实例组合模板T，并从多人图片中提取出备选目标集合S；3）用单人多实例组合模板T和备选目标集合S构建肢体匹配候选图G；4）对肢体匹配候选图G进行求解，找到最佳的人物肢体的匹配。

【技术特征摘要】
1.一种基于组合模板聚类采样匹配的人物比对方法，其特征在于，包括以下步骤: 1)输入多幅单人图片和一幅多人图片，其中多幅单人图片中单人为同一人； 2)从多幅单人图片中提取出一个单人多实例组合模板T，并从多人图片中提取出备选目标集合S ; 3)用单人多实例组合模板T和备选目标集合S构建肢体匹配候选图G； 4)对肢体匹配候选图G进行求解，找到最佳的人物肢体的匹配。2.根据权利要求1所述的人物比对方法，其特征在于，所述步骤2)从多幅单人图片中提取出一个单人多实例组合模板T，其单人多实例组合模板T为: T = iT:Ti = {g}ti ； N=6,即人物肢体被分成6个部分，分别是头部、躯干、上臂、前臂、大腿和小腿；其中，g表示每一个被检测出的具体的人物肢体，用一个矩形框表示，该矩形框用一个五元组(me，s)表达，t代表该肢体的类型，1和7表示该肢体中心的坐标，θ表示该肢体的旋转角度，S表示该肢体的相对比例； 上述单人多实例组合模板T的具体提取方法为: 21)单人图片在竖直 方向上等分成4层，在每一层中分别用对应的人物肢体检测器进行扫描检测，得到相应的检测分数，具体分层方法如下: 第一层:头 第二层:躯干，上臂，前臂 第三层:大腿 第四层:小腿 22)剔除检测结果中与前景掩膜重叠比率小于阈值X的肢体，将...

【专利技术属性】
技术研发人员：林倞，王喆，徐元璐，江波，
申请(专利权)人：广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院，中山大学，
类型：发明
国别省市：广东;44