【技术实现步骤摘要】
基于掩膜注意力的行人重识别方法及重识别装置
[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种基于掩膜注意力的行人重识别方法及识别装置。
技术介绍
[0002]目前的行人重识别技术从方法论上主要包括局部特征学习的方法、基于生成对抗网络的方法等。其中局部特征学习大多采用图像切片或姿态估计的方法，一定程度上可以抓取更多图像细节特征，但在衣装极度相似比如工地制服(戴安全帽、穿反光衣)时，由于局部特征学习是把所有局部特征图按同样的权重整合到最终行人特征向量中的，缺乏对图像中除制服外的个性化特征(比如袖子颜色、配饰、鞋子颜色等)的重视。基于生成对抗网络的方法实质上只是一种图像增强的方法，可以将当前训练集中的行人着装或背景风格进行更换，从而扩充训练集规模或者训练集的场景，从而使得网络提取的行人特征辨识度更好，但在解决衣装极度相似问题时效果不明显。
[0003]因此，如何在具有较高相似度的图像之间提取个性化特征，成为本领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是提供一种能够准确提...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于掩膜注意力的行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待识别行人图像，确定所述待识别特征图像中包含的第一对象区域；对所述第一对象区域进行模糊处理得到掩膜特征图像，所述第一对象区域在所述掩膜特征图像中的辨识度低于所述第一对象区域在所述待识别特征图像中的辨识度；基于注意力机制从所述掩膜特征图像中提取目标特征向量；将所述目标特征向量与预设数据库中的多个预设特征向量进行对比，以确定所述待识别行人的身份信息。2.根据权利要求1所述的行人重识别方法，其特征在于，所述获取待识别行人图像，确定所述待识别特征图像中包含的第一对象区域的步骤包括：获取待识别行人图像，通过基础特征模型对所述待识别行人图像进行特征提取以得到待识别特征图像；对所述待识别特征图像进行目标检测，以获取所述待识别特征图像中包含的第一对象区域。3.根据权利要求2所述的行人重识别方法，其特征在于，所述对所述待识别特征图像进行目标检测，以获取所述待识别特征图像中包含的第一对象区域的步骤包括：将所述待识别特征图像作为输入数据，输入经过机器学习训练的目标检测模型，以输出所述待识别特征图像中包含的具有同一性的一个或多个第一对象区域；获取所述第一对象区域在所述待识别特征图像中的位置数据。4.根据权利要求3所述的行人重识别方法，其特征在于，所述对所述第一对象区域进行模糊处理得到掩膜特征图像的步骤包括：将所述待识别特征图像中的所述第一对象区域填充为模糊像素；以得到所述掩膜特征图像；所述模糊像素包括零像素或均值像素中的任一种。5.根据权利要求4所述的行人重识别方法，其特征在于，所述对所述第一对象区域进行模糊处理得到掩膜特征图像的步骤还包括：对所述待识别特征图像进行切分以得到多个切分特征图像；根据所述位置数据计算每个所述切分特征图像中包含的所述第一对象区域的第二对象区域；将每个所述切分特征图像中的所述第二对象区域填充为所述模糊像素，以得到多个所述掩膜特征图像。6.根据权利要求5所述的行人重识别方法，其特征在于，所述基于注意力机制从所述掩膜特征图像中提取目标特征向量的步骤包括：分别将每个所述掩膜特征图像输入经...
【专利技术属性】
技术研发人员：李波，王洋，侯酝，潘洪亮，张磊，
申请(专利权)人：广联达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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