【技术实现步骤摘要】
一种跨域行人再识别方法、装置及存储介质
本专利技术主要涉及图像数据集处理
，具体涉及一种跨域行人再识别方法、装置及存储介质。
技术介绍
图像数据集处理技术把输入图像数据集转换成具有所希望特性的另一幅图像数据集。例如，可通过处理使输出图像数据集有较高的信噪比，或通过增强处理突出图像数据集的细节，以便于操作员的检验。在计算机视觉研究中经常利用图象处理技术进行预处理和特征抽取。图像数据集处理，用计算机对图像数据集进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像数据集处理一般指数字图像数据集处理。数字图像数据集是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像数据集处理技术一般包括图像数据集压缩，增强和复原，匹配、描述和识别三个部分。行人重识别也称行人再识别，是利用计算机视觉技术判断图像数据集或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像数据集检索的子问题。给定一个监控行人图像数据集，检索跨设备下的该行人图像数据集。旨在弥补固定的摄像头的...
【技术保护点】
1.一种跨域行人再识别方法，其特征在于，包括如下步骤：/n分别从预先设置在多个目标区域的拍照设备中获得与各自目标区域对应的多个图像，通过各个目标区域的多个图像分别得到对应的多个图像集；/n根据多个所述图像集的数量进行图像集组合，对组合后的图像集进行图像样式风格转换处理，得到待识别图像数据集；/n对所述待识别图像数据集进行识别处理，得到识别结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种跨域行人再识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
分别从预先设置在多个目标区域的拍照设备中获得与各自目标区域对应的多个图像，通过各个目标区域的多个图像分别得到对应的多个图像集；
根据多个所述图像集的数量进行图像集组合，对组合后的图像集进行图像样式风格转换处理，得到待识别图像数据集；
对所述待识别图像数据集进行识别处理，得到识别结果。
2.根据权利要求1所述的跨域行人再识别方法，其特征在于，所述分别从预先设置在多个目标区域的拍照设备中获得与各自目标区域对应的多个图像，通过各个目标区域的多个图像分别得到对应的多个图像集的过程包括：
从设置在目标区域A的拍照设备中获得多个源域A图像，并根据多个所述源域A图像得到源域A图像数据集；
从设置在目标区域B的拍照设备中获得多个目标域B图像，并根据多个所述第一目标域B图像得到目标域B图像数据集；
从设置在目标区域C的拍照设备中获得多个目标域C图像，并根据多个所述目标域C图像得到目标域C图像数据集；
从设置在多个目标区域D的拍照设备中分别获得目标区域D图像，通过各个目标区域D图像得到对应的目标区域D图像集。
3.根据权利要求2所述的跨域行人再识别方法，其特征在于，所述根据多个所述图像集的数量进行图像集组合，对组合后的图像集进行图像样式风格转换处理，得到待识别图像数据集的过程包括：
当所述目标域B图像数据集的图像数量小于预设图像数量时，则将所述源域图像数据集和所述目标域B图像数据集一并输入至预先构建的循环生成对抗网络中进行图像样式风格转换处理，得到第一风格转换图像数据集，并将所述第一风格转换图像数据集作为待识别图像数据集；
当所述目标域C图像数据集的图像数量大于或等于预设图像数量时，则将所述源域图像数据集和所述目标域C图像数据集一并输入至所述循环生成对抗网络中进行图像样式风格转换处理，得到第二风格转换图像数据集，并将所述第二风格转换图像数据集作为所述待识别图像数据集；
当在所述目标区域B和所述目标区域C的预设拍照设备中未获得图像时，则将所述源域图像数据集和任意一个所述目标区域D图像数据集一并输入至所述循环生成对抗网络中进行图像样式风格转换处理，得到第三风格转换图像数据集，并将第三风格转换图像数据集作为所述待识别图像数据集；
或者当在所述目标区域B和所述目标区域C的预设拍照设备中未获得图像时，将所述源域图像数据集和多个所述目标区域D图像集一并输入至所述循环生成对抗网络中进行图像样式风格转换处理，得到第四风格转换图像数据集，并将所述第四风格转换图像数据集作为所述待识别图像数据集。
4.根据权利要求1-3任一项所述的跨域行人再识别方法，其特征在于，所述对所述待识别图像数据集进行识别，得到识别结果的过程包括：
将所述待识别图像数据集输入至预先构建的再识别模型进行训练，得到训练后的再识别模型；
根据所述目标域C图像数据集对所述训练后的再识别模型进行测试，得到识别结果。
5.一种跨域行人再识别装置，其特征在于，包括：
图像集获得模块，用于分别从预先设置在多个目标区域的拍...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡晓东，王辰魁，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：广西;45
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