一种通道增强的身份识别方法、装置、设备及可读存介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种通道增强的身份识别方法、装置、设备及可读存介质，其中方法包括：基于采集的行人图像生成训练集和测试集，所述行人图像包括可见光图像和红外图像；利用通道增强从所述训练集中的可见光图像的三个通道中随机选取一个通道的值替换剩余两个通道的值，以生成通道增强可见光图像，将所述训练集中的行人图像以及所述通道增强可见光图像进行训练以获得训练模型；使用所述训练模型提取测试集中行人图像的特征，通过特征匹配，根据所述测试集的可见光图像中寻找与红外图像一致的图像，以进行身份识别。本发明专利技术实施例能够在弱光环境下提升可见光图像和红外图像之间的关联，从而实现弱光环境下也能准确的进行身份进行识别。行识别。行识别。

【技术实现步骤摘要】
一种通道增强的身份识别方法、装置、设备及可读存介质


[0001]本专利技术涉及监控视频检索
，尤其涉及一种通道增强的身份识别方法、装置、设备及可读存介质。

技术介绍

[0002]随着科技发展，身份识别技术已经取得了显著的成功，在实际应用中，单一的可见光摄像头在夜间很难捕捉到有效的行人外貌信息。但是许多案件中的犯罪嫌疑人通常选择在白天对作案场景进行踩点，然后在夜间进行作案。近年来夜间近红外、远红外摄像逐渐发展成为城市监控摄像头的常规功能。根据特定目标的夜间模糊的活动画面搜索其在白天的清晰的画像具有重要的研究意义。
[0003]现有技术中在身份识别技术层次并很难将可见光图像和红外图像相匹配，对于三通道的可见光图像和单通道红外图像在相互联系时会带来不可避免的噪声，实际应用中会带来诸多问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种通道增强的身份识别方法、装置、设备及可读存介质，旨在解决身份识别时因巨大的模式差距和环境因素导致的可见光图像和红外图像之间关联性不大的问题。
[0005]第一方面，本申请提供了一种通道增强的身份识别方法，所述方法包括：
[0006]基于采集的行人图像生成训练集和测试集，所述行人图像包括可见光图像和红外图像；
[0007]利用通道增强从所述训练集中的可见光图像的三个通道中随机选取一个通道的值替换剩余两个通道的值，以生成通道增强可见光图像，将所述训练集中的行人图像以及所述通道增强可见光图像进行训练以获得训练模型；
[0008]使用所述训练模型提取测试集中行人图像的特征，通过特征匹配，根据所述测试集的可见光图像中寻找与红外图像一致的图像，以进行身份识别。
[0009]一种可能的实施方式中，利用一种可能的实施方式中，利用或代替表示RGB三个通道的代替表示RGB三个通道的以生成通道增强可见光图像，其中表示随机从所述可见光图像三个通道中选取的某一通道，表示所述可见光图像三个通道中的R通道，表示所述可见光图像三个通道中的G通道，表示所述可见光图像三个通道中的B通道；
[0010]将所述训练集中的行人图像以及所述通道增强可见光图像进行训练得到通过损失函数表示的训练模型：失函数表示的训练模型：其中l()表示损失函数，同时也可以表示为身份损失和加权正则化三元组损失，f
v
为所述可见光图像特征提取器用于提
取所述可见光图像的特征，f
r
为所述红外图像特征提取器用于提取所述红外图像的特征，表示所述可见光图像的通道，表示所述红外图像的通道，y
i
表示可见光图像的标签，y
j
表示红外图像的标签。
[0011]一种可能的实施方式中，将所述训练集中的行人图像以及所述通道增强可见光图像进行通道随机擦除。
[0012]一种可能的实施方式中，从所述训练集中的可见光图像每个通道中随机选取一个区域进行擦除，其中擦除公式为：
[0013][0014]表示随机从可见光图像中选择的某一个通道，*表示对应的通道下标，m和n表示要随机擦除的坐标，表示要擦除的区域，α
*
表示预定义的值；
[0015]将所述训练集中的红外图像以及所述通道增强可见光图像复制所述训练集中的行人可见光图像的三个通道信息；
[0016]通过所述行人图像以及所述通道增强可见光图像复制的所述行人可见光图像的三个通道信息进行模拟以增加所述训练集的样本数量。
[0017]一种可能的实施方式中，使用训练模型提取所述测试集中可见光图像特征向量和红外图像特征向量；
[0018]对可见光图像特征向量和红外图像特征向量进行欧氏距离度量特征匹配，当所述测试集的可见光图像中存在与红外图像一致的图像时，则身份识别成功。
[0019]第二方面，本申请提供了一种通道增强的身份识别装置，该装置包括：
[0020]采集单元，用于采集的行人图像生成训练集和测试集，所述行人图像包括可见光图像和红外图像；
[0021]生成单元，用于利用通道增强从所述训练集中的可见光图像的三个通道中随机选取一个通道的值替换剩余两个通道的值，以生成通道增强可见光图像，将所述训练集中的行人图像以及所述通道增强可见光图像进行训练以获得训练模型；
[0022]识别单元，用于使用所述训练模型提取测试集中行人图像的特征，通过特征匹配，根据所述测试集的可见光图像中寻找与红外图像一致的图像，以进行身份识别。
[0023]一种可能的实施方式中，所述生成单元，用于：利用一种可能的实施方式中，所述生成单元，用于：利用或代替表示RGB三个通道的以生成通道增强可见光图像，其中表示随机从所述可见光图像三个通道中选取的某一通道，表示所述可见光图像三个通道中的R通道，表示所述可见光图像三个通道中的G通道，表示所述可见光图像三个通道中的B通道；
[0024]将所述训练集中的行人图像以及所述通道增强可见光图像进行训练得到通过损失函数表示的训练模型：失函数表示的训练模型：其中l()表示损失函数，f
v
为
所述可见光图像特征提取器用于提取所述可见光图像的特征，f
r
为所述红外图像特征提取器用于提取所述红外图像的特征，表示所述可见光图像的通道，表示所述红外图像的通道，y
i
表示可见光图像的标签，y
j
表示红外图像的标签。
[0025]一种可能的实施方式中，所述识别单元，用于：使用训练模型提取所述测试集中可见光图像特征向量和红外图像特征向量；
[0026]对可见光图像特征向量和红外图像特征向量进行欧氏距离度量特征匹配，当所述测试集的可见光图像中存在与红外图像一致的图像时，则身份识别成功。
[0027]第三方面，本申请还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现第一方面任一项所述的方法。
[0028]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读程序介质，其存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被计算机执行时，使计算机执行第一方面任一项所述的方法。
[0029]本申请提供一种通道增强的身份识别方法、装置、设备及可读存介质能够在弱光环境下提升可见光图像和红外图像之间的关联，从而实现弱光环境下也能准确的进行身份进行识别。
[0030]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本专利技术。
附图说明
[0031]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并于说明书一起用于解释本专利技术的原理。
[0032]图1为本实施例中一种通道增强的身份识别方法流程图；
[0033]图2为本实施例中一种通道增强的身份识别装置示意图；
[0034]图3为本申请实施例中提供的一种通道增强的身份识别电子设备的示意图；
[0035]图4为本申请实施例中提供的一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通道增强的身份识别方法，其特征在于，包括：基于采集的行人图像生成训练集和测试集，所述行人图像包括可见光图像和红外图像；利用通道增强从所述训练集中的可见光图像的三个通道中随机选取一个通道的值替换剩余两个通道的值，以生成通道增强可见光图像，将所述训练集中的行人图像以及所述通道增强可见光图像进行训练以获得训练模型；使用所述训练模型提取测试集中行人图像的特征，通过特征匹配，根据所述测试集的可见光图像中寻找与红外图像一致的图像，以进行身份识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用通道增强从所述训练集中的可见光图像的三个通道中随机选取一个通道的值替换剩余两个通道的值，以生成通道增强可见光图像，将所述训练集中的行人图像以及所述通道增强可见光图像进行训练以获得训练模型，包括：利用或代替表示RGB三个通道的以生成通道增强可见光图像，其中表示随机从所述可见光图像三个通道中选取的某一通道，表示所述可见光图像三个通道中的R通道，表示所述可见光图像三个通道中的G通道，表示所述可见光图像三个通道中的B通道；将所述训练集中的行人图像以及所述通道增强可见光图像进行训练得到通过损失函数表示的训练模型：数表示的训练模型：其中l()表示损失函数，f
v
为所述可见光图像特征提取器用于提取所述可见光图像的特征，f
r
为所述红外图像特征提取器用于提取所述红外图像的特征，表示所述可见光图像的通道，表示所述红外图像的通道，y
i
表示可见光图像的标签，y
j
表示红外图像的标签。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在以生成通道增强可见光图像后，并在将所述训练集中的行人图像以及所述通道增强可见光图像进行训练以获得训练模型之前，还包括：将所述训练集中的行人图像以及所述通道增强可见光图像进行通道随机擦除。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述训练集中的行人图像以及所述通道增强可见光图像进行通道随机擦除，包括：从所述训练集中的可见光图像每个通道中随机选取一个区域进行擦除，其中擦除公式为：为：表示随机从可见光图像中选择的某一个通道，*表示对应的通道下标，m和n表示要随机擦除的坐标，表示要擦除的区域，α
*
表示预定义的值；将所述训练集中的红外图像以及所述通道增强可见光图像复制所述训练集中的行人可见光图像的三个通道信息；通过所述行人图像以及所述通道增强可见光图像复制的所述行人可见光图像的三个
通道信息进行模拟以增加所述训练集的样本数量。5.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶茫，陈朔怡，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：