[發明專利]行人重識別方法、裝置、服務器以及存儲介質

有效

• 申請號: 201910866301.5
• 申請日: 2019-09-12
• 公開（公告）號: CN110555428B
• 公開（公告）日: 2021-09-07
• 發明（設計）人: 杜俊瓏;郭曉威;余宗橋;孫星
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 王兆林

本發明提供了一種行人重識別方法、裝置、服務器以及存儲介質，獲取目標行人圖像及參考行人圖像之后，將目標行人圖像與參考行人圖像輸入至預先訓練生成的行人重識別網絡中得到目標行人圖像與參考行人圖像的原始特征的余弦距離；并將目標行人圖像與參考行人圖像輸入至預先訓練生成的姿態生成對抗網絡中得到目標行人圖像與參考行人圖像的姿態特征的余弦距離；將姿態特征的余弦距離與原始特征的余弦距離求加權和，得到最終的重排序距離。基于上述方案，根據姿態特征得到的重排序距離準確度較高，能夠提高行人重識別的檢索結果準確率和召回率。

技術領域

本發明涉及機器學習技術領域，更具體的說，是涉及一種行人重識別方法、裝置、服務器以及存儲介質。

背景技術

隨著視頻監控越來越廣泛地應用于現代社會，對視頻內容進行處理和分析也越來越重要。ReID(person re-identification，行人重識別技術)是利用計算機視覺技術在跨攝像頭下針對特定行人對象的視頻內容識別檢索，即判斷某個攝像頭下出現的行人是否出現在其他攝像頭下。

近年來，ReID在零售(智慧門店、智慧廣場、智慧營銷)、文旅(景區、展館)、安防(機場、火車站、社區)等各種應用場景中的尋人搜索(即，以圖搜圖，確定目標人員最近位置動向)、重點人員動向監控(即、結合人臉庫，對非常住人口等重點人員，監控其活動軌跡，提供有用線索)方面得到了廣泛應用。

在實際應用場景中，因攝像頭部署位置、角度和攝像頭部署點位有限等原因，導致不同的攝像頭拍攝的行人圖片會有各種視角和姿態，并且還會存在光照變化、遮擋、相似著裝等問題，導致ReID的檢索結果準確率和召回率較低。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種行人重識別方法、裝置、服務器以及存儲介質，以提高行人重識別的檢索結果準確率和召回率。

為實現上述目的，一方面，本申請提供了一種行人重識別方法，包括：

獲取目標行人圖像，所述目標行人圖像為待進行行人重識別的行人圖像；

獲取檢索庫，所述檢索庫中包括參考行人圖像；

將所述目標行人圖像與所述參考行人圖像輸入至預先訓練生成的行人重識別網絡中得到所述目標行人圖像與所述參考行人圖像的原始特征的余弦距離；

將所述目標行人圖像與所述參考行人圖像輸入至預先訓練生成的姿態生成對抗網絡中得到所述目標行人圖像與所述參考行人圖像的姿態特征的余弦距離；

將所述姿態特征的余弦距離與所述原始特征的余弦距離求加權和，得到最終的重排序距離。

又一方面，本申請還提供了一種行人重識別裝置，包括：

第一獲取單元，用于獲取目標行人圖像，所述目標行人圖像為待進行行人重識別的行人圖像；

第二獲取單元，用于獲取檢索庫，所述檢索庫中包括參考行人圖像；

第一余弦距離計算單元，用于將所述目標行人圖像與所述參考行人圖像輸入至預先訓練生成的行人重識別網絡中得到所述目標行人圖像與所述參考行人圖像的原始特征的余弦距離；

第二余弦距離計算單元，用于將所述目標行人圖像與所述參考行人圖像輸入至預先訓練生成的姿態生成對抗網絡中得到所述目標行人圖像與所述參考行人圖像的姿態特征的余弦距離；

重排序距離計算單元，用于將所述姿態特征的余弦距離與所述原始特征的余弦距離求加權和，得到最終的重排序距離。

又一方面，本申請還提供了一種服務器，包括：

處理器和存儲器；

其中，所述處理器用于執行所述存儲器中存儲的程序；

所述存儲器用于存儲程序，所述程序至少用于：