一种监控场景下行人识别的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种监控场景下行人识别的方法及装置，该方法包括：第一步，由目标检测器给出行人目标在当前帧上的初始位置；第二步，由跟踪器在后续帧上进行跟踪；第三步，进行行人轨迹评估；第四步，进行人脸特征比对；该方法可以有效解决监控场景下的行人识别问题，提高了识别准确率。了识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种监控场景下行人识别的方法及装置


[0001]本专利技术涉及计算机视觉研究领域，具体涉及一种监控场景下行人识别的方法 及装置。

技术介绍

[0002]通常情况下，行人识别指的是判断摄像头下出现的行人是否是底库中的特定 行人，广泛应用于智能视频监控、安保、刑侦等领域。在行人识别的过程中，由 于行人图像的分辨率变化大、拍摄角度不统一、光照条件差、环境变化大、行人 姿态、行人着装不断变化等原因，使得行人识别成为目前计算机视觉领域一个 既具有研究价值又极具挑战性的研究热点和难点问题。人脸识别是图像分析与理 解最重要的应用之一，大多是设计特征提取器，再利用机器学习的算法进行分类。
[0003]在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：在监控场 景下，人脸获取在一些情况下质量较低或者获取不到，需要引入诸如行人身体等 其他外部特征来完成行人的识别。这些外部特征与人脸对比，存在易改变，多角 度等特点，也有明显的时效限制，从而必须设计合理有效的方法来更新这些外部 特征所依赖的底库。

技术实现思路
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种监控场景下行人识别的方法，其特征在于，该方法主要包括以下步骤：第一步，由目标检测器给出行人目标在当前帧上的初始位置；将监控场景下当前帧缩放到较小分辨率，输入给行人目标检测器，对于当前帧上的每一个行人输出行人位置H(i)；行人位置H(i)记为相对于帧的原始分辨率的矩形框H(x，y，w，h)；其中x，y为左上角坐标点，w为矩形框的宽度，h为矩形框的高度；截取矩形框H
’
(x，y，w，w)输入给人脸目标检测器进行人脸检测，得出该行人人脸(人脸存在时)的位置F(i)；第二步，由跟踪器在后续帧上进行跟踪；跟踪器对行人检测器输出的行人位置H(i)进行跟踪，得到在后续帧(第i+1，i+2，
…
，i+n帧)上行人位置H(i+1)，H(i+2)，
…
，H(i+n)；跟踪器对行人检测器输入的人脸位置F(i)进行跟踪，得到在后续帧上人脸位置F(i+1)，F(i+2)，
…
，F(i+n)；若如果跟踪器跟踪失败，则标记对应帧无行人或者无人脸；第三步，进行行人轨迹评估；根据轨迹判定条件判定轨迹结束，剔除异常轨迹，根据轨迹的运动判定轨迹的方向；第四步，进行人脸特征比对；对行人轨迹中的人脸通过人脸特征提取模型提取特征值，计算该轨迹中所有特征值的均值，用该特征均值与底库中每一个行人的人脸的已提取的特征值计算欧式距离，当距离值大于设定的阈值thresh1时，则匹配成功。2.根据权利要求1所述的一种监控场景下行人识别的方法，其特征在于，第四步还包括：进行底库更新对于一个特定的行人，底库中会存在多张该行人的图片；行人的图片分为两种类型，一种是人脸图片，一种是行人特征图片(包含行人大部分身体的图片)；对于每种行人类型的图片，设定最多保存张数；当轨迹的人脸特征均值和底库中人脸特征值的距离值大于设定的阈值thresh1时，则对从轨迹中提取含有人脸的帧和不含有人脸的帧来更新行人底库；当该行人的行人类型的底库图片超过最大张数时，去除最早加入底库的该行人的行人类型图片。3.根据权利要求2所述的一种监控场景下行人识别的方法，其特征在于，阈值thresh1可根据人脸特征提取模型的PR曲线选取，阈值thresh1的选取体现在PR曲线上是保证较高精度的同时，尽可能地抑制假警，有较低的召回率。4.根据权利要求3所述的一种监控...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱旭光，周金明，
申请(专利权)人：南京视察者智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：