【技术实现步骤摘要】
一种基于实例分割和图像修复的带遮挡行人重识别方法
本专利技术涉及行人重识别领域，尤其涉及一种基于实例分割和图像修复的带遮挡行人重识别方法。
技术介绍
行人重识别任务是指在多摄像头环境下，将一个摄像头视角下出现的目标行人从其它摄像头视角中检索出来的任务。尽管一般的行人重识别工作已经有许多研究，但是针对遮挡问题的行人重识别任务依旧存在很大缺陷。现有的一些遮挡行人重识别方法通过检测遮挡物所在的像素区域，来减少遮挡物对特征提取的影响，但是存在遮挡物种类多样、形态各异等问题，无法很好地对遮挡物进行学习。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术的目的是提供一种基于实例分割和图像修复的带遮挡行人重识别方法，提高行人重识别效果。本专利技术所采用的第一技术方案是：一种基于实例分割和图像修复的带遮挡行人重识别方法，包括以下步骤：获取待查图像并对待查图像进行实例分割和图像修复处理，得到修复后行人图像；基于预训练的实例分割模型对行人图像库中的行人图像进行实例分割，得到分割后行人图像；分别对...
【技术保护点】
1.一种基于实例分割和图像修复的带遮挡行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取待查图像并对待查图像进行实例分割和图像修复处理，得到修复后行人图像；/n基于预训练的实例分割模型对行人图像库中的行人图像进行实例分割，得到分割后行人图像；/n分别对修复后行人图像和分割后行人图像进行特征提取并将提取的特征进行相似性度量，检索得到同一行人的其他图像。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于实例分割和图像修复的带遮挡行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取待查图像并对待查图像进行实例分割和图像修复处理，得到修复后行人图像；
基于预训练的实例分割模型对行人图像库中的行人图像进行实例分割，得到分割后行人图像；
分别对修复后行人图像和分割后行人图像进行特征提取并将提取的特征进行相似性度量，检索得到同一行人的其他图像。
2.根据权利要求1所述一种基于实例分割和图像修复的带遮挡行人重识别方法，其特征在于，所述获取待查图像并对待查图像进行实例分割和图像修复处理，得到修复后行人图像这一步骤，其具体包括：
获取待查图像；
基于预训练的实例分割模型对待查图像进行实例分割处理，得到目标行人图像；
基于预训练的图像修复网络对目标行人图像进行图像修复，得到修复后行人图像。
3.根据权利要求2所述一种基于实例分割和图像修复的带遮挡行人重识别方法，其特征在于，所述预训练的实例分割模型采用深度卷积神经网络构建而成，包括卷积层、激活层、池化层和反卷积层。
4.根据权利要求3所述一种基于实例分割和图像修复的带遮挡行人重识别方法，其特征在于，所述基于预训练的实例分割模型对待查图像进行实例分割处理，得到目标行人图像这一步骤具体包括：
将待查图像输入到预训练的实例分割模型，输出待查图像的置信度、类别、边界框和掩膜；
根据类别将部分掩膜作为遮挡物模块；
根据置信度和掩膜计算预测得分并根据预测得分将目标行人区域与干扰区域分离，得到目标行人图像。
5.根据权利要求4所述一种基于实例分割和图像修复的带遮挡行人重识别方法，其特征在于，所述根据置信度和掩膜计算预测得分并根据预测得分将目标行人区域与干扰区域分离，得到目标行人图像这一步骤，其具体包括：
根据置信度和掩膜计算预...
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