基于人体解析与衣着颜色相结合的行人重识别方法及系统技术方案

本申请公开了基于人体解析与衣着颜色相结合的行人重识别方法及系统，包括：获取待识别的目标行人图像；将待识别目标行人图像，输入到预先构建的人体解析模型中，输出待识别目标行人的身体部位类别；对待识别目标行人图像，提取各类别身体部位的颜色特征；依据提取的各类别身体部分的颜色特征，从候选图片中识别出目标行人。

【技术实现步骤摘要】
基于人体解析与衣着颜色相结合的行人重识别方法及系统
本申请涉及计算机视觉
，特别是涉及基于人体解析与衣着颜色相结合的行人重识别方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提到了与本申请相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。行人重识别(PersonRe-identification,ReID)是指在非重叠视域的多摄像头网络中进行的行人匹配，即某个特定的行人被监控摄像头在某一时刻捕捉到图像后通过计算机将该图像作为样本图像去检索其他摄像头中是否包含该行人的踪迹，因此行人重识别问题亦称为非重叠视域摄像头网络中的行人检索问题，也被称为跨镜头追踪技术。在2005年Zajdel等人在多镜头追踪中引入了行人重识别，但是Gheissari等人在2006年的CVPR第一次以独立的视觉任务被提出后，此后的相关研究才开始大量的出现。人脸识别技术经过近几年的发展，已较为成熟，在众多的场景与产品中都已有应用，但人脸识别技术只能用到人体的人脸信息，放弃了人体其他重要信息的利用，例如衣着、姿态、行为等，另外在应用时必须要有清晰的人脸正面照片，但在很多场景下本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于人体解析与衣着颜色相结合的行人重识别方法，其特征是，包括：/n获取待识别的目标行人图像；/n将待识别目标行人图像，输入到预先构建的人体解析模型中，输出待识别目标行人的身体部位类别；/n对待识别目标行人图像，提取各类别身体部位的颜色特征；/n依据提取的各类别身体部分的颜色特征，从候选图片中识别出目标行人。/n

【技术特征摘要】
1.基于人体解析与衣着颜色相结合的行人重识别方法，其特征是，包括：
获取待识别的目标行人图像；
将待识别目标行人图像，输入到预先构建的人体解析模型中，输出待识别目标行人的身体部位类别；
对待识别目标行人图像，提取各类别身体部位的颜色特征；
依据提取的各类别身体部分的颜色特征，从候选图片中识别出目标行人。


2.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述预先构建的人体解析模型；具体构建步骤包括：
构建神经网络模型；
构建训练集；所述训练集采用已知人体部位类别的若干张人物实例图像；
将训练集输入到神经网络模型中，当神经网络模型的损失函数达到最小值时，停止训练，输出训练好的神经网络模型。


3.如权利要求2所述的方法，其特征是，所述神经网络模型为U-net模型。


4.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述将待识别目标行人图像，输入到预先构建的人体解析模型中，输出待识别目标行人的身体部位类别；包括：
将待识别目标行人图像，输入到预先构建的人体解析模型中，输出各个属性类别，将属性类别按照上衣和下衣进行归类，输出待识别目标行人的上衣图像和下衣图像。


5.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述对待识别目标行人图像，提取各类别身体部位的颜色特征；是指识别上衣的HSV特征和下衣的HSV特征。


6.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述对待识别目标行人图像，提取各类别身体部位的颜色特征；包括：
识别待识别目标行人图像的上衣的RGB颜色特征和下衣的RGB颜色特征；
将上衣的RGB颜色特征和下衣的RGB颜色特征，转换到HSV颜色空间，得到上衣的HSV颜色特征和下衣的HSV颜色特征。


7.如权利要求1所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋勇，许金辉，李贻斌，李彩虹，庞豹，许庆阳，袁宪锋，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东;37