一种智慧无人超市人体身份确认的方法技术

本发明专利技术公开了一种智慧无人超市人体身份确认的方法；其根据监控视频记录下的顾客的人体图像进行人体特征提取，在检测到人脸的情况下，通过人脸识别确定人体信息，同步更新人体特征；在检测不到人脸的情况下，通过人体重定位算法与人脸记录的人体特征确定人体信息；本发明专利技术既保证了人体在不同角度下都可以被识别出来，又避免了相机接力或人员遮挡人体丢失后检测不到的问题。检测不到的问题。检测不到的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种智慧无人超市人体身份确认的方法


[0001]本专利技术属于智慧超市
，具体的说，涉及一种智慧无人超市人体身份确认的方法。

技术介绍

[0002]对于无人超市的应用场景，顾客通过人脸识别进入超市闸机，此时位于入口处的多角度摄像机记录下顾客的人体图像，由于无人超市内部署了大量的不同角度的相机用以识别定位人体，因此后续可从多相机中对人体做检测识别，以关联入口时所录入的人体信息。对于不同相机下人体身份的确认，基于人体跟踪的方法如TLD Tracker、KCF Tracker、GOTURN Tracker等，优点是跟踪检测速度较快，但存在着跟踪漂移丢失、多相机跟踪接力丢失、人体被遮挡后的跟踪丢失等跟踪算法固有的难点；还有一些基于手机蓝牙定位的方案，定位精度也难以实现对于人体身份精确确认的要求。

技术实现思路

[0003]针对现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种智慧无人超市人体身份确认的方法，本专利技术以人体重定位(REID)的方法实现人体特征提取与人体身份的确认；其识别效率高，结果准确。
[0004]本专利技术的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智慧无人超市人体身份识别的方法，其特征在于，其根据监控视频记录下的顾客的人体图像进行人体目标检测和人体特征向量提取，进而对人体身份进行识别；具体步骤如下：(1)采用基于深度学习的目标检测方法检测监控视频中无人超市中出现的人体；(2)采用人体重定位的方法通过OSNet全尺度网络提取计算人体图像对应的人体特征向量；(3)对于提取到的特征向量，计算两两特征向量的余弦相似度，用以描述人体特征相似度，进而基于余弦相似度对人体身份进行识别确认；其中：余弦相似度用下式表示：式中，A和B是两个人体图像的特征向量，A
i
、B
i
代表了特征向量中第i个特征值，n是特征向量中的特征值个数，α表示特征向量A和B之间的夹角。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)中，基于深度学习的目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘力政，甘中学，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：