人物重识别模型的训练方法、人物重识别方法及相关装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种人物重识别模型的训练方法，在训练人物重识别模型时，提取每个原始图像中的人体区域获得人体区域图像，提取每个人体区域图像的人体特征获得人体特征图，将多个人体特征图进行融合获得候选特征图，提取参考图像的人体特征，获得参考特征图，将候选特征图与参考特征图进行融合获得目标特征图，将多个目标特征图、参考特征图及多个人体特征图用于训练人物重识别模型。从而使人物重识别模型在训练时，融合各个原始图像的人体特征得到融合人体特征，并且将融合人体特征与参考图像的人体特征进行融合，如此，训练得到的人物重识别模型能够适应动态环境变化，准确地识别出各个原始图像中的目标人物，提升身份识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及视频理解，尤其涉及一种人物重识别模型的训练方法、人物重识别方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、在当今数字化时代，多媒体内容如文本、音频、图像和视频等深度融入了我们的日常生活。移动设备的广泛使用，特别是很多配备有摄像头和其他传感器的设备，促进了视频作为一种新型交流方式的兴起。这一趋势催生了一系列旨在理解和处理视频内容的技术进步及其应用，其中，行人重识别(person re-identification，简称reid)技术尤为突出。

2、行人重识别技术是一种计算机视觉技术，核心在于判断图像或视频序列中是否出现特定行人，即从非重叠摄像头视域捕捉到的视频流中识别出目标个体。行人重识别技术被视作为图像检索问题的一个分支，其工作原理是基于给定的一张监控行人图片，在不同的监控设备或摄像头拍摄的视频资料中找到该行人的其他图像。

3、目前在幼教场景中，行人重识别技术面临儿童行为不可预测、图像分辨率低、衣物频繁变化、遮挡问题、光照条件不稳定、拍摄角度不佳以及环境背景多变等困难，这些困难导致儿童身份识别的准确度降低，难以适应儿童本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种人物重识别模型的训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将多个所述人体特征图进行融合，获得候选特征图，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述基准人体特征图与所有的所述参考人体特征图进行融合，得到候选特征图，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述基准人体特征图以及所述参考人体特征图，获得更新门值和重置门值，包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述基准人体特征图、所述参考人体特征图以及所述重置门值，获得候选隐藏状态，包括：

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【技术特征摘要】

1.一种人物重识别模型的训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将多个所述人体特征图进行融合，获得候选特征图，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述基准人体特征图与所有的所述参考人体特征图进行融合，得到候选特征图，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述基准人体特征图以及所述参考人体特征图，获得更新门值和重置门值，包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述基准人体特征图、所述参考人体特征图以及所述重置门值，获得候选隐藏状态，包括：

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述更新门值、所述参考人体特征图及所述候选隐藏状态...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺红兵，苏超宝，
申请(专利权)人：深圳数联天下智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：

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