目标再识别方法和装置、电子设备、程序和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种目标再识别方法和装置、电子设备、计算机程序和存储介质。其中，方法包括：对第一图像的第一特征图和第二图像的第二特征图进行匹配，得到匹配置信图；所述匹配置信图表征所述第一图像与所述第二图像在空间分布上的匹配信息；所述空间分布表征图像中目标的分布情况；所述第一图像包含待识别的目标；根据所述匹配置信图调整所述第二特征图的空间分布，使所述调整后的第二特征图具有与所述第一特征图相似的空间分布；根据所述第一特征图和所述调整后的第二特征图，确定目标再识别的结果。本发明专利技术实施例可以获得更准确的再识别结果。

Target re identification method and device, electronic device, program and storage medium

The embodiment of the invention discloses a target recognition method and device, an electronic device, a computer program and a storage medium. The method includes: matching the first feature map of the first image and the second feature map of the second image to obtain a matching confidence map; characterizing matching information between the first image and the second image in spatial distribution; characterizing the distribution of objects in the image; and An image contains a target to be identified; the spatial distribution of the second feature map is adjusted according to the matching confidence map so that the adjusted second feature map has a spatial distribution similar to that of the first feature map; and the result of target recognition is determined according to the first feature map and the adjusted second feature map. The embodiment of the invention can obtain more accurate re recognition results.

【技术实现步骤摘要】
目标再识别方法和装置、电子设备、程序和存储介质
本专利技术属于计算机视觉
，特别是涉及一种目标再识别方法和装置、电子设备、计算机程序和存储介质。
技术介绍
行人再识别的任务主要是针对给出的一个行人的图像，在大规模的数据集中寻找同一个行人的所有图像。目前解决这一问题的方法主要是对每一张行人的图像提取一个特征向量，利用这个特征向量将不同的行人区分开。由于不同摄像设备之间的差异，以及行人的外观易受到穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等因素的影响，使得行人再识别成为计算机视觉领域中一个既具有研究价值同时又极具挑战性的热门课题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种目标再识别技术方案。根据本专利技术实施例的一个方面，提供一种目标再识别方法，包括：对第一图像的第一特征图和第二图像的第二特征图进行匹配，得到匹配置信图；所述匹配置信图表征所述第一图像与所述第二图像在空间分布上的匹配信息；所述空间分布表征图像中目标的分布情况；所述第一图像包含待识别的目标；根据所述匹配置信图调整所述第二特征图的空间分布，使所述调整后的第二特征图具有与所述第一特征图相似的空间分布；根据所述第一特征图和所述调整后的第二特征图，确定目标再识别的结果。可选地，在本专利技术上述任一方法实施例中，所述对第一图像的第一特征图和第二图像的第二特征图进行匹配，得到匹配置信图，包括：根据所述第一特征图与所述第二特征图的像素矩阵的张量积，得到所述匹配置信图。可选地，在本专利技术上述任一方法实施例中，所述根据所述匹配置信图调整所述第二特征图的空间分布，使所述调整后的第二特征图具有与所述第一特征图相似的空间分布，包括：根据所述匹配置信图与所述第二特征图的像素矩阵的乘积，得到与所述第一特征图具有相似的空间分布的所述调整后的第二特征图。可选地，在本专利技术上述任一方法实施例中，所述根据所述第一特征图和所述调整后的第二特征图，确定目标再识别的结果，包括：根据所述第一特征图和所述调整后的第二特征图，确定所述第一图像与所述第二图像的相似度；根据所述相似度确定目标再识别的结果。可选地，在本专利技术上述任一方法实施例中，所述根据所述第一特征图和所述调整后的第二特征图，确定所述第一图像与所述第二图像的相似度，包括：根据所述第一特征图与所述调整后的第二特征图的像素矩阵的差值，得到相似度度量图；根据所述相似度度量图确定所述第一图像与所述第二图像的相似度。可选地，在本专利技术上述任一方法实施例中，所述根据所述相似度度量图确定所述第一图像与所述第二图像的相似度，包括：根据所述相似度度量图，得到分类的特征向量；根据所述分类的特征向量确定所述第一图像与所述第二图像的相似度。可选地，在本专利技术上述任一方法实施例中，所述根据所述相似度度量图，得到分类的特征向量之前，还包括：根据所述第一特征图为所述相似度度量图的像素矩阵中的每个像素配置权重，得到加权的相似度度量图；所述根据所述相似度度量图，得到分类的特征向量，包括：根据所述加权的相似度度量图，得到分类的特征向量。可选地，在本专利技术上述任一方法实施例中，所述根据所述相似度度量图，得到分类的特征向量之前，还包括：根据所述第一特征图为所述相似度度量图的像素矩阵中的每个像素配置权重，得到加权的相似度度量图；根据所述相似度度量图和所述加权的相似度度量图，得到加强的相似度度量图；所述根据所述相似度度量图，得到分类的特征向量，包括：根据所述加强的相似度度量图，得到分类的特征向量。可选地，在本专利技术上述任一方法实施例中，所述根据所述相似度度量图和所述加权的相似度度量图，得到加强的相似度度量图，包括：根据所述相似度度量图与所述加权的相似度度量图的像素矩阵的和值，得到加强的相似度度量图。可选地，在本专利技术上述任一方法实施例中，所述根据所述第一特征图为所述相似度度量图的像素矩阵中的每个像素配置权重，得到加权的相似度度量图，包括：根据所述第一特征图的注意力配置图与所述相似度度量图的像素矩阵的乘积，得到所述加权的相似度度量图。可选地，在本专利技术上述任一方法实施例中，所述根据所述第一特征图为所述相似度度量图的像素矩阵中的每个像素配置权重，得到加权的相似度度量图之前，还包括：对所述第一特征图进行注意力提取处理，得到所述第一特征图的注意力配置图。可选地，在本专利技术上述任一方法实施例中，所述对第一图像的第一特征图和第二图像的第二特征图进行匹配，得到匹配置信图之前，还包括：分别对所述第一图像的原始特征图和所述第二图像的原始特征图进行处理，得到至少二组分辨率不同的特征图，其中每一组所述特征图均包含分辨率相同的所述第一特征图和所述第二特征图；对于每一组所述特征图中的所述第一特征图和所述第二特征图执行下列操作：对所述第一图像的所述第一特征图和所述第二图像的所述第二特征图进行匹配，得到匹配置信图；根据所述匹配置信图调整所述第二特征图的空间分布，使所述调整后的第二特征图具有与所述第一特征图相似的空间分布；根据所述第一特征图和所述调整后的第二特征图，得到对应分辨率下的特征向量；所述方法还包括：根据各组所述特征图的所述特征向量，确定目标再识别的结果。可选地，在本专利技术上述任一方法实施例中，所述分别对所述第一图像的原始特征图和所述第二图像的原始特征图进行处理，得到至少二组分辨率不同的特征图，包括：分别对所述第一图像的原始特征图和所述第二图像的原始特征图进行预设次数的卷积和下采样处理，得到具有第一分辨率的所述第一特征图和具有第一分辨率的所述第二特征图；分别对具有第一分辨率的所述第一特征图和具有第一分辨率的所述第二特征图进行所述预设次数的卷积和上采样处理，得到具有第二分辨率的所述第一特征图和具有第二分辨率的所述第二特征图。可选地，在本专利技术上述任一方法实施例中，所述分别对所述第一图像的原始特征图和所述第二图像的原始特征图进行处理，得到至少二组分辨率不同的特征图，还包括：在所述预设次数的卷积和下采样处理之后，将具有第一分辨率的所述第一特征图和具有第一分辨率的所述第二特征图作为一组特征图；在每一次卷积和上采样处理之后，将所述卷积和上采样处理得到的具有相同分别率的所述第一特征图和所述第二特征图作为一组特征图。可选地，在本专利技术上述任一方法实施例中，所述根据所述第一特征图和所述调整后的第二特征图，得到对应分辨率下的特征向量，包括：根据所述第一特征图与所述调整后的第二特征图的像素矩阵的差值，得到相似度度量图；根据所述相似度度量图确定对应分辨率下的特征向量。可选地，在本专利技术上述任一方法实施例中，所述根据各组所述特征图的所述特征向量，确定目标再识别的结果，包括：对根据各组所述特征图得到的所述特征向量进行合并，得到分类的特征向量；根据所述分类的特征向量确定所述第一图像与所述第二图像的相似度；根据所述相似度确定目标再识别的结果。根据本专利技术实施例的另一个方面，提供一种目标再识别装置，包括:匹配单元，用于对第一图像的第一特征图和第二图像的第二特征图进行匹配，得到匹配置信图；所述匹配置信图表征所述第一图像与所述第二图像在空间分布上的匹配信息；所述空间分布表征图像中目标的分布情况；所述第一图像包含待识别的目标；调整单元，用于根据所述匹配置信图调整所述第二特征图的空间分布，使所述调整后的第二特征图具有与所述第一特征图相似的空间分布；识别单元，用于根据所述第一特征图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标再识别方法，其特征在于，包括：对第一图像的第一特征图和第二图像的第二特征图进行匹配，得到匹配置信图；所述匹配置信图表征所述第一图像与所述第二图像在空间分布上的匹配信息；所述空间分布表征图像中目标的分布情况；所述第一图像包含待识别的目标；根据所述匹配置信图调整所述第二特征图的空间分布，使所述调整后的第二特征图具有与所述第一特征图相似的空间分布；根据所述第一特征图和所述调整后的第二特征图，确定目标再识别的结果。

【技术特征摘要】
1.一种目标再识别方法，其特征在于，包括：对第一图像的第一特征图和第二图像的第二特征图进行匹配，得到匹配置信图；所述匹配置信图表征所述第一图像与所述第二图像在空间分布上的匹配信息；所述空间分布表征图像中目标的分布情况；所述第一图像包含待识别的目标；根据所述匹配置信图调整所述第二特征图的空间分布，使所述调整后的第二特征图具有与所述第一特征图相似的空间分布；根据所述第一特征图和所述调整后的第二特征图，确定目标再识别的结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对第一图像的第一特征图和第二图像的第二特征图进行匹配，得到匹配置信图，包括：根据所述第一特征图与所述第二特征图的像素矩阵的张量积，得到所述匹配置信图。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述匹配置信图调整所述第二特征图的空间分布，使所述调整后的第二特征图具有与所述第一特征图相似的空间分布，包括：根据所述匹配置信图与所述第二特征图的像素矩阵的乘积，得到与所述第一特征图具有相似的空间分布的所述调整后的第二特征图。4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一特征图和所述调整后的第二特征图，确定目标再识别的结果，包括：根据所述第一特征图和所述调整后的第二特征图，确定所述第一图像与所述第二图像的相似度；根据所述相似度确定目标再识别的结果。5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述对第一图像的第一特征图和第二图像的第二特征图进行匹配，得到匹配置信图之前，还包括：分别对所述第一图像的原始特征图和所述第二图像的原始特征图进行处理，得到至少二组分辨率不同的特征图，其中每一组所述特征图均...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈岩涛，肖桐，李鸿升，伊帅，王晓刚，
申请(专利权)人：深圳市商汤科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44