[發(fā)明專利]圖像再識別方法、裝置及電子設備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810810555.0
• 申請日: 2018-07-20
• 公開（公告）號: CN108960189B
• 公開（公告）日: 2020-11-24
• 發(fā)明（設計）人: 魏秀參
• 申請（專利權）人: 南京曠云科技有限公司;徐州曠視數(shù)據(jù)科技有限公司;北京曠視科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 唐維虎

本發(fā)明提供了一種圖像再識別方法、裝置及電子設備，涉及圖像處理技術領域。本發(fā)明實施例提供的圖像再識別方法、裝置及電子設備，采用由粗到細的圖像再識別過程，先通過循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡在第一時間步生成待識別圖像的初步識別結果；再通過循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡在第二時間步根據(jù)注意力特征向量和初步識別結果，輸出待識別圖像的細分識別結果從而提高了圖像再識別的精確度。

技術領域

本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，尤其是涉及一種圖像再識別方法、裝置及電子設備。

背景技術

隨著視頻監(jiān)控和智慧安防場景下相關需求的日益增長，圖像再識別獲得越來越多的關注，很多方面都用到了圖像再識別技術，比如：行人再識別(person re-identification)、車輛再識別(vehicle re-identification)等等。現(xiàn)有的圖像再識別技術多采用度量的學習方法，該方法主要基于較大的圖像區(qū)域對圖像進行分辨，忽略了圖像中的細節(jié)特征，導致無法對圖像進行細分。例如，該方法用于車輛再識別時，僅能對車型進行識別，當車型相同時，無法對車輛進行進一步地細分。

發(fā)明內容

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種圖像再識別方法、裝置及電子設備，可以提高圖像再識別的精確度。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實施例采用的技術方案如下：

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種圖像再識別方法，包括：

獲取待識別圖像的特征圖和特征向量，所述特征向量是對所述特征圖處理后得到的；

將所述特征向量輸入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，以使所述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡在第一時間步生成所述待識別圖像的初步識別結果；

根據(jù)所述特征圖和所述初步識別結果，得到注意力特征向量；

將所述注意力特征向量輸入所述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，以使所述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡在第二時間步根據(jù)所述注意力特征向量和所述初步識別結果，輸出所述待識別圖像的細分識別結果。

結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第一種可能的實施方式，其中，所述獲取待識別圖像的特征圖和特征向量的步驟，包括：

通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取所述待識別圖像的特征圖；所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡包括至少一個卷積層；

通過第一池化層對所述特征圖進行降維處理，得到所述特征向量。

結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第二種可能的實施方式，其中，根據(jù)所述特征圖和所述初步識別結果，得到注意力特征向量的步驟，包括：

根據(jù)所述特征圖和所述初步識別結果，得到注意力特征圖；

將所述注意力特征圖輸入第二池化層，得到所述注意力特征向量。

結合第一方面的第二種可能的實施方式，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第三種可能的實施方式，其中，根據(jù)所述特征圖和所述初步識別結果，得到注意力特征圖的步驟，包括：

通過變換網(wǎng)絡，將所述初步識別結果轉換為注意力權重圖；所述變換網(wǎng)絡包括兩層全連接層和位于所述兩層全連接層之間的第一激活函數(shù)；

通過注意力網(wǎng)絡，對所述特征圖和所述注意力權重圖進行計算，得到所述注意力特征圖。

結合第一方面的第三種可能的實施方式，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第四種可能的實施方式，其中，所述注意力權重圖中包含的注意力權重值與所述特征圖中包含的特征值一一對應；

所述通過注意力網(wǎng)絡，對所述特征圖和所述注意力權重圖進行計算，得到所述注意力特征圖的步驟，包括：

將每個特征值與對應的注意力權重值進行內積后通過第二激活函數(shù)，得到每個特征值對應的注意力分值；