[發明專利]基于多視角圖結構模型的人體目標再識別方法及裝置

在審

• 申請號: 201810036915.6
• 申請日: 2018-01-15
• 公開（公告）號: CN110046534A
• 公開（公告）日: 2019-07-23
• 發明（設計）人: 趙艷娜;王慧平;鄭元杰;連劍;賈偉寬;徐舫舟
• 申請（專利權）人: 山東師范大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張勇

1.一種基于多視角圖結構模型的人體目標再識別方法，其特征在于，該方法包括：

接收不同視角下的圖像數據，基于圖結構肢體部件檢測模型，訓練得到與各個視角相對應的圖結構模型；根據圖結構模型訓練與各個視角相對應的分類器；

接收待識別目標圖像數據，分別采用與各個視角相對應的圖結構模型進行姿態檢測；選擇得分最高分類器對應的視角作為目標視角，將該視角下的姿態檢測結果作為目標姿態；

根據目標姿態得到各部位對應區域的前景掩膜，進行特征提取和目標再識別。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在該方法中，將人體視角空間按照45⁰間隔平均分為八個部分，對應于八種不同的視角：前、后、左、右、左前、左后、右前、右后。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述圖結構模型包括人體分解后的各個部分，前視角對應的圖結構模型和后視角對應的圖結構模型包括全身主要肢體部位，除前視角和后視角外的其他六種視角對應的圖結構模型包括除上肢外的全身主要肢體部位。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，前視角對應的圖結構模型和后視角對應的圖結構模型具體包括十個肢體部位，分別為頭部、軀干、左上臂、右上臂、左前臂、右前臂、左大腿、右大腿、左小腿、右小腿；除前視角和后視角外的其他六種視角對應的圖結構模型包括具體六個肢體部位，分別為頭部、軀干、左上臂、右上臂、左前臂、右前臂、左大腿、右大腿、左小腿、右小腿。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖結構模型采用其包含的各個肢體部位的狀態表示，所述肢體部位的狀態包括肢體坐標位置、絕對方向和尺度；

采用形狀上下境描述子對各肢體部位的表觀特征進行建模，使用各肢體部位訓練樣本的特征向量訓練Adaboost分類器，得到圖結構模型進而識別肢體各部位。

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，該方法還包括采用和-積算法，將所有的有向圖類型的圖結構模型轉化為因子圖類型，并采用標準因子圖置信傳播算法推理得到最佳姿態。

7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在該方法中，接收用于驗證的圖像數據，分別采用八種不同視角下的圖結構模型進行檢測，將檢測得到結果訓練與八種不同視角相對應的SVM分類器。

或該方法還包括，在訓練與八種不同視角相對應的SVM分類器時，將視角相鄰的三種訓練數據作為正樣本，其余視角的訓練數據作為負樣本。

8.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在該方法中，得到目標姿態后，根據各肢體部位的位置和朝向，得到各肢體部位對應區域的前景掩膜，提取改進HSV顏色特征和最大穩定顏色區域，形成對目標的最終描述并用于人體目標再識別。

9.一種計算機可讀存儲介質，其中存儲有多條指令，其特征在于，所述指令適于由終端設備設備的處理器加載并執行根據權利要求1-8中任一項所述的方法。

10.一種終端設備，包括處理器和計算機可讀存儲介質，處理器用于實現各指令；計算機可讀存儲介質用于存儲多條指令，其特征在于，所述指令用于執行根據權利要求1-8中任一項所述的方法。