[發(fā)明專(zhuān)利]基于人體解析與衣著顏色相結(jié)合的行人重識(shí)別方法及系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010711107.2
• 申請(qǐng)日: 2020-07-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112001251A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-11-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 宋勇;許金輝;李貽斌;李彩虹;龐豹;許慶陽(yáng);袁憲鋒
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 山東大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 黃海麗

1.基于人體解析與衣著顏色相結(jié)合的行人重識(shí)別方法，其特征是，包括：

獲取待識(shí)別的目標(biāo)行人圖像；

將待識(shí)別目標(biāo)行人圖像，輸入到預(yù)先構(gòu)建的人體解析模型中，輸出待識(shí)別目標(biāo)行人的身體部位類(lèi)別；

對(duì)待識(shí)別目標(biāo)行人圖像，提取各類(lèi)別身體部位的顏色特征；

依據(jù)提取的各類(lèi)別身體部分的顏色特征，從候選圖片中識(shí)別出目標(biāo)行人。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征是，所述預(yù)先構(gòu)建的人體解析模型；具體構(gòu)建步驟包括：

構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

構(gòu)建訓(xùn)練集；所述訓(xùn)練集采用已知人體部位類(lèi)別的若干張人物實(shí)例圖像；

將訓(xùn)練集輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的損失函數(shù)達(dá)到最小值時(shí)，停止訓(xùn)練，輸出訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征是，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為U-net模型。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征是，所述將待識(shí)別目標(biāo)行人圖像，輸入到預(yù)先構(gòu)建的人體解析模型中，輸出待識(shí)別目標(biāo)行人的身體部位類(lèi)別；包括：

將待識(shí)別目標(biāo)行人圖像，輸入到預(yù)先構(gòu)建的人體解析模型中，輸出各個(gè)屬性類(lèi)別，將屬性類(lèi)別按照上衣和下衣進(jìn)行歸類(lèi)，輸出待識(shí)別目標(biāo)行人的上衣圖像和下衣圖像。

5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征是，所述對(duì)待識(shí)別目標(biāo)行人圖像，提取各類(lèi)別身體部位的顏色特征；是指識(shí)別上衣的HSV特征和下衣的HSV特征。

6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征是，所述對(duì)待識(shí)別目標(biāo)行人圖像，提取各類(lèi)別身體部位的顏色特征；包括：

識(shí)別待識(shí)別目標(biāo)行人圖像的上衣的RGB顏色特征和下衣的RGB顏色特征；

將上衣的RGB顏色特征和下衣的RGB顏色特征，轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間，得到上衣的HSV顏色特征和下衣的HSV顏色特征。

7.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征是，依據(jù)提取的各類(lèi)別身體部分的顏色特征，從候選圖片中識(shí)別出目標(biāo)行人；具體步驟包括：

假設(shè)候選圖像中行人的上衣HSV顏色特征和下衣的HSV顏色特征均為已知量；

計(jì)算待識(shí)別目標(biāo)行人的上衣的HSV顏色特征與所有候選圖像的所有已知目標(biāo)上衣HSV顏色特征的距離，如果距離小于設(shè)定閾值，則表示待識(shí)別目標(biāo)行人的上衣與候選圖像的上衣顏色相同，則對(duì)相應(yīng)候選圖像的置信度加一；

計(jì)算待識(shí)別目標(biāo)行人的下衣的HSV顏色特征與所有候選圖像的所有已知目標(biāo)下衣HSV顏色特征的距離，如果距離小于設(shè)定閾值，則表示待識(shí)別目標(biāo)行人的下衣與候選圖像的下衣顏色相同，則對(duì)相應(yīng)候選圖像的置信度加一；

將候選圖像按照置信度從高到低進(jìn)行排序，將排序靠前的N張候選圖像輸出，作為行人重識(shí)別的結(jié)果。

8.基于人體解析與衣著顏色相結(jié)合的行人重識(shí)別系統(tǒng)，其特征是，包括：

獲取模塊，其被配置為：獲取待識(shí)別的目標(biāo)行人圖像；

類(lèi)別劃分模塊，其被配置為：將待識(shí)別目標(biāo)行人圖像，輸入到預(yù)先構(gòu)建的人體解析模型中，輸出待識(shí)別目標(biāo)行人的身體部位類(lèi)別；

顏色特征提取模塊，其被配置為：對(duì)待識(shí)別目標(biāo)行人圖像，提取各類(lèi)別身體部位的顏色特征；

輸出模塊，其被配置為：依據(jù)提取的各類(lèi)別身體部分的顏色特征，從候選圖片中識(shí)別出目標(biāo)行人。

9.一種電子設(shè)備，其特征是，包括：一個(gè)或多個(gè)處理器、一個(gè)或多個(gè)存儲(chǔ)器、以及一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序；其中，處理器與存儲(chǔ)器連接，上述一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序被存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中，當(dāng)電子設(shè)備運(yùn)行時(shí)，該處理器執(zhí)行該存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序，以使電子設(shè)備執(zhí)行上述權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征是，用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)指令被處理器執(zhí)行時(shí)，完成權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的方法。