[發(fā)明專利]一種基于尺度距離漸變函數(shù)分界面學(xué)習(xí)的動態(tài)低分辨率行人重識別方法

在審

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• 申請日: 2016-11-24
• 公開（公告）號: CN106599795A
• 公開（公告）日: 2017-04-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 胡瑞敏;王正;梁超;蘭佳梅;楊洋;陳軍
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 武漢科皓知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙)42222
• 代理人: 魯力

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于監(jiān)控視頻檢索技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種行人重識別方法，尤其涉及一種基于尺度距離漸變函數(shù)分界面學(xué)習(xí)的動態(tài)低分辨率行人重識別方法。

背景技術(shù)

近些年來，監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)越來越廣泛地應(yīng)用和普及到公共安全、移動偵測、客流統(tǒng)計等領(lǐng)域，視頻監(jiān)控在打擊犯罪、維護社會安全方面發(fā)揮著越來越重要的作用，視頻偵查成為公安機關(guān)偵查破案的有效手段。但在實際視頻偵查中，偵查員需要根據(jù)指定行人對象在多攝像頭下的活動畫面和軌跡來快速排查、追蹤和鎖定嫌疑目標，需要耗費大量的人力、物力和時間，不僅影響破案效率,而且極易錯過最佳的破案時機。行人重識別是一種針對特定行人對象的跨攝像頭監(jiān)控視頻自動檢索技術(shù)，即在照射區(qū)域無重疊的多攝像頭下匹配同一行人對象，該技術(shù)可以輔助視頻偵查員快速、準確地發(fā)現(xiàn)嫌疑目標的活動畫面和軌跡，對公安部門提高破案率、維護人民群眾生命財產(chǎn)安全具有重要意義。

在多攝像頭的行人重識別過程中，尤其是在行人特征的提取和匹配過程中，不同攝像頭下的行人圖像往往存在視角變化、尺寸變化、光照變化等，從而造成重識別率的降低。如今犯罪分子的作案手段越來越高明，通過各種方式來隱藏自己，如果他們避開攝像頭，這樣待重識別目標在攝像頭下出現(xiàn)的次數(shù)較少，無疑會給重識別工作帶來不便。行人重識別是利用圖像進行目標查詢的，因此對獲取的圖像在最大程度上挖掘信息，對提升行人重識別性能是具有重要意義的。

現(xiàn)有行人重識別方法可以分為兩類：第一類主要構(gòu)造魯棒的視覺特征，然后使用標準的距離函數(shù)(如歐式距離等)進行相似性度量；第二類主要通過學(xué)習(xí)一個合適的尺度進行更準確的距離度量。基于上述方法的重識別技術(shù)所采用的圖像對大多是同分辨率和同尺度的，然而在一些真實場景里，行人圖像不僅是低分辨率的，而且是不同尺度的。

中國專利文獻號CN104298992A，公開(公告)日2015.02.01,公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的尺度自適應(yīng)行人重識別方法，該發(fā)明通過采用稀疏的方法獲得查詢行人和待測行人間的跨域的支撐一致性來計算行人對之間的距離，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)在不同視角下的一致性來自適應(yīng)調(diào)節(jié)尺度，該方法考慮到了行人圖像的尺度是變化的，但是沒有考慮到行人圖像的分辨率是不同的，因此該算法得到的結(jié)果也不是最佳的。

中國專利文獻號CN103793702A，公開(公告)日2014.05.14，公開了一種基于協(xié)同尺度學(xué)習(xí)的行人重識別方法，該發(fā)明在半監(jiān)督框架下研究基于尺度學(xué)習(xí)的行人重識別技術(shù)，通過未標注樣本輔助標注樣本進行尺度學(xué)習(xí)，該方法沒有考慮到行人圖像對的尺度、分辨率變化會對重識別結(jié)果產(chǎn)生影響，因而該方法在少標注樣本下的重識別性能還有待提升。

中國專利文獻號CN105005797A，公開(公告)日2015.10.28，公開了一種基于陰陽雙目標樣本的太極相對距離度量方法，該方法為每個陽樣本(原始樣本)建立虛擬陰樣本，采用相對距離來學(xué)出距離函數(shù)變換矩陣，該方法沒有考慮樣本圖像的尺度、分辨率變化的時候會對該度量學(xué)習(xí)方法產(chǎn)生什么影響，因而該方法還有優(yōu)化空間。

中國專利文獻號CN105138998A，公開(公告)日2015.12.09，公開了一種基于視角自適應(yīng)空間學(xué)習(xí)算法的行人重識別方法及系統(tǒng)，該方法通過視角自適應(yīng)子空間學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)得到變換矩陣，再利用變換矩陣進行距離計算和行人重識別。該方法雖然屬于行人重識別領(lǐng)域，但是跟基于尺度距離漸變函數(shù)分界面學(xué)習(xí)的動態(tài)低分辨率行人重識別方法的研究角度是不同的。

中國專利文獻號CN105095475A，公開(公告)日2015.11.25，公開了一種基于兩級融合的不完整屬性標記行人重識別方法與系統(tǒng)；中國專利文獻號CN104462550A，公開(公告)日2015.03.25，公開了一種基于相似性和不相似性融合排序優(yōu)化的行人重識別方法；這兩種方法通過都是融合在兩種不同情況下的排序結(jié)果，來提升行人重識別的效果。另外中國專利文獻號CN104200206A，公開(公告)日2014.12.10，公開了一種基于雙角度排序優(yōu)化的行人重識別方法，該方法基于全局特征和局部特征的方法得到初始的排序結(jié)果，再進行進一步的重排，進而得到更好的重識別效果；以及中國專利文獻號CN103810476A，公開(公告)日2014.05.21，公開了一種基于小群體信息關(guān)聯(lián)的視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中行人重識別方法，該方法根據(jù)小群體信息的關(guān)聯(lián)性，將行人小群體特征作為行人重識別的一個重要特征，主要解決視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中行人重識別準確率低、精度不高的問題；這些方法也都是屬于行人重識別領(lǐng)域，但是跟我們基于尺度距離漸變函數(shù)分界面學(xué)習(xí)的動態(tài)低分辨率行人重識別方法的研究角度是也是不同的。