[發(fā)明專利]一種行人重識別方法、智能終端及計算機可讀存儲介質(zhì)

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• 申請日: 2021-03-15
• 公開（公告）號: CN112949534A
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 韓曉;林通
• 申請（專利權(quán)）人: 鵬城實驗室
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市君勝知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44268
• 代理人: 陳專;溫宏梅

本發(fā)明公開了一種行人重識別方法、智能終端及計算機可讀存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取查詢圖像；將所述查詢圖像輸入到已訓(xùn)練的特征編碼器中，并通過所述特征編碼器對所述查詢圖像進(jìn)行編碼，得到所述查詢圖像對應(yīng)的初始特征；將所述初始特征與預(yù)設(shè)的記憶存儲器中的各個記憶特征進(jìn)行特征融合，得到所述查詢圖像對應(yīng)的查詢特征；計算所述查詢特征與預(yù)設(shè)的若干個目標(biāo)特征之間的比較相似度，并根據(jù)所述比較相似度確定所述查詢圖像對應(yīng)的目標(biāo)分類。本發(fā)明針對少樣本場景，提出利用外部存儲器的記憶增強網(wǎng)絡(luò)元學(xué)習(xí)框架，使得在少樣本的情景下行人重識別仍可以達(dá)到高性能，推進(jìn)了行人重識別技術(shù)進(jìn)一步推廣應(yīng)用。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及一種行人重識別方法、智能終端及計算機可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著科技水平的日益發(fā)展和公共安全意識的提高，公共活動場所以及關(guān)鍵的交通道路，都分布大量的監(jiān)控攝像頭，例如火車站、機場、圖書館。監(jiān)控攝像頭的主要作用是記錄環(huán)境中發(fā)生的事件，在某寫意外事件發(fā)生時，可以真實地記錄發(fā)生的過程。而記錄事件中最重要的一點是記錄人的行為。在人員稀疏的區(qū)域，可以有效地對某一個目標(biāo)進(jìn)行核查監(jiān)控，但在人員密集的區(qū)域，常常需要逐個人物行為的識別，因此消耗大量的人力物力。而且在逐個識別過程中常常會出現(xiàn)疏忽，導(dǎo)致效率低下。另一方面，雖然監(jiān)控攝像頭分布已經(jīng)較為密集，但是仍然存在一定的死角，只能記錄目標(biāo)的部分特征，很難進(jìn)行有效的識別。針對這一問題，行人重識別技術(shù)應(yīng)運而生。

行人重識別技術(shù)就是利用一張查詢圖像，在一個海量的數(shù)據(jù)庫中檢索和匹配，從而獲得具有判別性的特征，以區(qū)分來源于同一個人的圖像。目前行人重識別技術(shù)主要是采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行的，而提高識別的準(zhǔn)確性，需要海量的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)標(biāo)注工作就需要花費大量的人力和財力。尤其是對于跨攝像頭采集的圖像，行人的關(guān)聯(lián)是一個非常繁瑣的步驟。

行人重識別技術(shù)流程可分為兩個階段，分別為特征提取和特征匹配。在特征提取階段，利用大量有標(biāo)簽數(shù)據(jù)樣本，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為行人身份分類器。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提取圖像中行人的特征，因此利用該分類器作為特征提取器，提取查詢圖像和數(shù)據(jù)庫中的圖像的嵌入特征。在特征匹配階段，使用距離度量函數(shù)，如歐幾里得距離、余弦距離，衡量查詢圖像和數(shù)據(jù)庫中的圖像之間的相似度，并根據(jù)相似度進(jìn)行排序和召回。但深度學(xué)習(xí)技術(shù)對數(shù)據(jù)量具有較強的依賴性，當(dāng)數(shù)據(jù)量缺乏時，雖然能使模型在樣本內(nèi)的訓(xùn)練效果較好，但缺少泛化能力，在實際應(yīng)用中效果與訓(xùn)練中的效果具有較大差距。而數(shù)據(jù)標(biāo)注的高成本使得有監(jiān)督方法難以拓展到現(xiàn)實生活中。因此，如何利用少量樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練，最終得到具有較強泛化能力和魯棒性的模型，是當(dāng)前行人重識別領(lǐng)域的一個關(guān)鍵問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的在于提供一種行人重識別方法、智能終端及計算機可讀存儲介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中行人重識別模型缺乏泛化能力和魯棒性的問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種行人重識別方法，所述行人重識別方法包括如下步驟：

獲取查詢圖像；

將所述查詢圖像輸入到已訓(xùn)練的特征編碼器中，并通過所述特征編碼器對所述查詢圖像進(jìn)行編碼，得到所述查詢圖像對應(yīng)的初始特征；

將所述初始特征與預(yù)設(shè)的記憶存儲器中的各個記憶特征進(jìn)行特征融合，得到所述查詢圖像對應(yīng)的查詢特征；

計算所述查詢特征與預(yù)設(shè)的若干個目標(biāo)特征之間的比較相似度，并根據(jù)所述比較相似度確定所述查詢圖像對應(yīng)的目標(biāo)分類。

可選地，所述的行人重識別方法，其中，所述將所述初始特征與預(yù)設(shè)的記憶存儲器中的各個記憶特征進(jìn)行特征融合，得到所述查詢圖像對應(yīng)的查詢特征，具體包括：

計算所述初始特征與預(yù)設(shè)的記憶存儲器中的各個記憶特征之間的記憶相似度值；

根據(jù)各個所述記憶特征對應(yīng)的記憶相似度值，將所述記憶特征和所述初始特征進(jìn)行融合，得到所述查詢圖像對應(yīng)的查詢特征。