【技术实现步骤摘要】
一种换衣行人重识别方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及一种换衣行人重识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]换衣行人重识别技术是指给定某一个目标人物的任意一张图片作为查询条件，在数以千万计的底库图片中找到该目标人物换过衣服的图片。行人重识别技术在智慧安防监控场景发挥着巨大的作用，它能够辅助比如丢失儿童找回、人员追踪等任务。
[0003]普通的行人重识别技术主要是关注目标人物衣服的特征，利用衣服来“找人”。换衣行人重识别的难点正是体现在目标人物进行了衣服替换，而从人体图片中提取与衣服无关的特征是困难的，因为人脸等生物特征在人体图片中所占的比例很小且人脸不一定可见。现有的换衣行人重识别方法大都是关注于如何提取人物的边缘和体型信息，通过人物体型来“找人”，但是身体轮廓信息比较抽象难以提取，容易受到拍摄角度和遮挡物的干扰，以及人体姿势变化的影响，导致识别效果不佳。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供了一种换衣行人重识别方法、装置、设备及存储介质...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种换衣行人重识别方法，其特征在于，包括：获取待查询人体图片、目标衣服模板图片和底库行人图片集；采用预先训练的换衣行人特征识别模型，获得所述待查询人体图片和所述目标衣服模板图片对应的目标行人融合特征，以及所述底库行人图片集中各底库行人图片对应的底库行人融合特征，其中，所述换衣行人特征识别模型包括生物特征识别子模型、衣服特征识别子模型和特征融合子模型；根据各所述底库行人融合特征和所述目标行人融合特征，确定各底库行人图片对应的目标行人相似度；将所述目标行人相似度大于等于预设相似度阈值的底库行人图片确定为目标行人图片。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预先训练的换衣行人特征识别模型，获得所述待查询人体图片和所述目标衣服模板图片对应的目标行人融合特征，以及所述底库行人图片集中各底库行人图片对应的底库行人融合特征，包括：将所述待查询人体图片和所述目标衣服模板图片作为输入数据，通过预先训练的换衣行人特征识别模型进行特征提取和特征融合，输出目标行人融合特征；对所述底库行人图片集中各底库行人图片进行衣服检测，得到对应的底库衣服模板图片，将各所述底库行人图片及对应的底库衣服模板图片作为输入数据，通过所述换衣行人特征识别模型进行特征提取和特征融合，输出各所述底库行人图片对应的底库行人融合特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述待查询人体图片和所述目标衣服模板图片作为输入数据，通过预先训练的换衣行人特征识别模型进行特征提取和特征融合，输出目标行人融合特征，包括：采用所述生物特征识别子模型，对所述待查询人体图片进行生物特征提取，获得目标生物特征中间值；采用所述衣服特征识别子模型，对所述目标衣服模板图片进行衣服特征提取，获得目标衣服特征中间值；采用所述特征融合子模型，对所述目标生物特征中间值和所述目标衣服特征中间值进行特征融合，得到目标行人融合特征。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将各所述底库行人图片及对应的底库衣服模板图片作为输入数据，通过所述换衣行人特征识别模型进行特征提取和特征融合，输出各所述底库行人图片对应的底库行人融合特征，包括：针对每个底库行人图片，采用所述生物特征识别子模型，对所述底库行人图片进行生物特征提取，获得底库生物特征中间值；采用所述衣服特征识别子模型，对所述底库行人图片对应的底库衣服模板图片进行衣服特征提取，获得底库衣服特征中间值；采用所述特征融合子模型，对所述底库生物特征中间值和所述底库衣服特征中间值进行特征融合，得到底库行人融合特征。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述换衣行人特征识别模型的训练过程包括：
获取包含查询人体训练图片、衣服模板训练图片以及底库行人训练图片集的训练数据，根据所述查询人体训练图片和所述衣服模板训练图片对同组训练数据中底库行人训练图片集内的底库行人训练图片进行行人识别标注，得到各所述底库行人训练图片对应的标准识别结果；将所述训练数据输入待训练换衣行人特征识别模型，获得输出的查询生物特征、查询融合特征、各所述底库行人训练图片对应的底库生物特征和底库融合特征，其中，所述待训练换衣行人特征识别模型包括待训练生物特征识别子模型、待训练衣服特征识别子模型和待训练特征融合子模型；通过对所述查询生物特征、所述查询融合特征、各所述底库生物特征和各所述底库融合特征进行特征分类，得到各所述底库行人训练图片对应的训练生物特征识别结果和训练融合特征识别结果；将所述标准识别...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈浩彬，乔宇，焦国华，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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