[發明專利]一種基于貝葉斯查詢擴展的行人重識別方法及裝置

在審

• 申請號: 201911325604.2
• 申請日: 2019-12-20
• 公開（公告）號: CN111291611A
• 公開（公告）日: 2020-06-16
• 發明（設計）人: 王景輝;張斯堯;羅茜;王思遠;蔣杰;張誠;李乾;謝喜林;黃晉
• 申請（專利權）人: 長沙千視通智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06F16/583
• 代理公司: 長沙德恒三權知識產權代理事務所(普通合伙) 43229
• 代理人: 徐仰貴

本發明公開了一種基于貝葉斯查詢擴展的行人重識別方法及裝置，所述方法包括：將查詢對象輸入訓練好的行人重識別系統模型，得到多個候選對象的排名列表；對查詢對象和排名列表中的多個候選對象進行基于貝葉斯查詢擴展的重識別再排序；將再排序后的查詢對象和候選對象進行PTGAN處理，實現行人前景不變的前提下實現背景差異區域的遷移；將進行PTGAN處理后的查詢對象和候選對象輸入訓練好的貝葉斯模型；通過每個候選對象的真實匹配概率調整行人重識別系統模型的目標參數的參數值；通過行人重識別系統模型，搜索出相似度最高的行人圖像。本發明解決了現有技術中的行人重識別方法跨攝像頭的檢索難度大，重識別準確率低的問題。

技術領域

本發明涉及計算機視覺和智慧城市技術領域，具體涉及一種基于貝葉斯查詢擴展的行 人重識別方法、裝置、終端設備及計算機可讀介質。

背景技術

隨著人工智能、計算機視覺和硬件技術的不斷發展，視頻圖像處理技術已經廣泛應用 于智能城市系統中。

行人重識別(Person Re-identification)也稱行人再識別，簡稱為Re-ID。是利用計算機 視覺技術判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術。廣泛被認為是一個圖像檢索 的子問題。給定一個監控行人圖像，檢索跨設備下的該行人圖像。由于不同攝像設備之間 的差異，同時行人兼具剛性和柔性的特性，外觀易受穿著、尺度、遮擋、姿態和視角等影 響，使得行人重識別成為計算機視覺領域中一個既具有研究價值同時又極具挑戰性的熱門 課題。

目前來說，雖然行人重識別的檢測能力已經顯著提升，但是在實際場合中很多具有挑 戰性的問題還沒被完全解決：比如在復雜的場景，光線差異，視角和姿勢的改變，大量的 行人在一個監控攝像頭網絡中等情況。在這些情況下，跨攝像頭的檢索通常難度會很大， 同時前期進行視頻圖像樣本訓練時的標注工作代價昂貴，需要耗費大量的人力，并且往往 現有算法通常無法達到預期效果，重識別準確率較低。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種基于貝葉斯查詢擴展的行人重識別方法、裝置、 終端設備及計算機可讀介質，能夠提高不同攝像頭下行人重識別的準確率，解決了現有技 術中的行人重識別方法跨攝像頭的檢索難度大，重識別準確率低的問題。

本發明實施例的第一方面提供了一種基于貝葉斯查詢擴展的行人重識別方法，包括：

將查詢對象輸入訓練好的行人重識別系統模型，得到多個候選對象的排名列表；

對所述查詢對象和排名列表中的多個候選對象進行基于貝葉斯查詢擴展的重識別再排 序；

將再排序后的查詢對象和候選對象進行PTGAN處理，實現行人前景不變的前提下實現 背景差異區域的遷移；

將進行PTGAN處理后的查詢對象和候選對象輸入訓練好的貝葉斯模型，通過訓練數據 中的圖像距離，計算每個候選對象的真實匹配概率；

通過所述每個候選對象的真實匹配概率調整所述行人重識別系統模型的目標參數的參 數值；

通過將待識別圖像輸入調整后的行人重識別系統模型，搜索出相似度最高的行人圖像。

進一步地，對所述查詢對象和排名列表中的多個候選對象進行基于貝葉斯查詢擴展的 重識別再排序，包括：

利用包含真實匹配和虛假匹配行人對的訓練集訓練貝葉斯模型，得到訓練后的貝葉斯 模型；

根據所述查詢對象和多個候選對象圖像之間的距離，通過所述訓練后的貝葉斯模型預 測每個候選對象的真實匹配概率；

根據所述每個候選對象的真實匹配概率進行查詢擴展，通過所述查詢擴展生成新的排 名列表。

進一步地，所述根據所述每個候選對象的真實匹配概率進行查詢擴展，通過所述查詢 擴展生成新的排名列表，包括：