[发明专利]一种基于稀疏表示处理遮挡的行人检索方法

说明书

技术领域

本发明涉及监控视频检索技术领域，尤其涉及一种基于稀疏表示处理遮挡的行人检索方法。

背景技术

监控视频行人检索是在照射区域无重叠的多摄像头下匹配特定行人对象的技术。在实际视频侦查中，侦查员主要根据同一行人对象的活动画面和轨迹来快速锁定、排查和追踪嫌疑目标。传统人工浏览的视频侦查模式需要耗费大量的人力和时间，容易贻误破案时机。行人重识别技术便于视频侦查员快速、准确地发现嫌疑目标活动画面和轨迹，对公安部门提高破案率、维护人民群众生命财产安全具有重要意义。

现有行人检索（又称行人重识别）方法可以分为两类：

第一类主要构造鲁棒的视觉特征，然后使用标准的距离函数（如欧式距离等）进行相似性度量。例如一种基于对称分割的多局部特征匹配的行人重识别方法，首先利用颜色特征线索对身体进行水平和垂直分割；其次提取各区域的多种颜色和纹理特征，并基于水平中轴加权上述视觉特征；最后综合使用上述特征进行对象的表示和匹配；

第二类对于特征构造没有严格的要求，主要通过学习一个合适的尺度进行更准确的距离度量，将同类样本的差向量和不同样本的差向量分别表示成不同的高斯分布，然后用概率的比值来度量样本之间的距离，最终将高斯分布的比值转换成马氏距离的形式，从而学习一个合适的马氏距离函数。

上述方法都是根据查询行人对象和所有待测行人对象外貌特征的距离对待测集进行排序，没有考虑在不同摄像头下由于视角变换产生的自遮挡和被别的行人或物体遮挡的情况。然而在实际视频监控环境下，同一行人在多摄像头下常常出现遮挡的情况，从而导致外貌特征产生显著差异，使得检索结果不准确。

发明内容

针对现有方法的不足，本发明提出一种基于稀疏表示处理遮挡的行人检索方法，提升了多摄像头下同一行人匹配的准确性。

为达到上述目的，本发明采用如下的技术方案：一种基于稀疏表示处理遮挡的行人检索方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：将查询行人图像P和待测行人图像Q都分割为m行n列的小图像块，并将所述的P和Q表示为图像块的集合，即P={P_ij|i=1,…,m;j=1,…,n}，Q={Q_ij|i=1,…,m;j=1,…,n}，其中m≥1，n≥1；

步骤2：提取所述的P和Q的每个图像块的特征，将所述的P和Q用基于图像块的特征表示；

步骤3：对所述的P和Q进行基于图像块的相似性匹配，获得所述的P和Q基于图像块的相似性匹配的距离度量结果；

步骤4：计算所述的P的图像块相对于所述的Q的稀疏表示，获得所述的P相对于所述的Q的遮挡程度；计算所述的Q的图像块相对于所述的P的稀疏表示，获得所述的Q相对于所述的P的遮挡程度；

步骤5：根据步骤3所述的P和Q基于图像块的相似性匹配的距离度量结果，和步骤4所述的P和Q之间的遮挡程度，计算P和Q之间的相似性。

作为优选，步骤2中所述的图像块的特征为灰度、颜色和SIFT特征。

作为优选，步骤3中所述的获得所述的P和Q基于图像块的相似性匹配的距离度量结果，其具体实现包括以下子步骤：

步骤3.1：确定搜索区域，为所述的P的图像块集合中的每一个图像块确定一个搜索区域，设所述的P的图像块为P_ab，则P_ab的搜索区域由所述的Q的图像块集合中的若干个图像块组成，图像块P_ab的搜索区域表示为：