[发明专利]目标再识别方法和装置、电子设备、程序和存储介质

权利要求书

1.一种目标再识别方法，其特征在于，包括：

根据待识别图像和图像数据集中的图像，确定所述待识别图像与所述图像数据集中每一个图像的第一相似度；

根据所述图像数据集中的图像，确定所述图像数据集中两两个图像之间的第二相似度；

根据所述第二相似度对所述第一相似度进行优化处理；其中，所述根据所述第二相似度对所述第一相似度进行优化处理，包括：根据相似度矩阵对相似度向量进行优化处理，其中，所述相似度矩阵是根据所述图像数据集中两两个图像之间的第二相似度构成的，所述相似度向量是根据所述待识别图像与所述图像数据集中每一个图像的第一相似度构成的；

根据所述优化处理后的第一相似度，确定目标再识别的结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据待识别图像和图像数据集中的图像，确定所述待识别图像与所述图像数据集中每一个图像的第一相似度，包括：

对所述待识别图像与所述图像数据集中的每一个图像进行匹配处理，得到所述待识别图像与所述图像数据集中每一个图像的第一相似度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像数据集中的图像，确定所述图像数据集中两两个图像之间的第二相似度，包括：

对所述图像数据集中的两两个图像进行匹配处理，得到所述图像数据集中两两个图像之间的第二相似度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二相似度对所述第一相似度进行优化处理之前，还包括：

根据所述待识别图像与所述图像数据集中每一个图像的第一相似度，构成相似度向量；

根据所述图像数据集中两两个图像之间的第二相似度，构成相似度矩阵；

所述根据所述优化处理后的第一相似度，确定目标再识别的结果，包括：

根据所述优化处理后的相似度向量，确定所述目标再识别的结果。

5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述优化处理后的第一相似度，确定目标再识别的结果，包括：

将小于预设相似度阈值的所述优化处理后的第一相似度对应的所述图像数据集中的图像确定为目标图像。

6.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据待识别图像与图像数据集中的图像，确定所述待识别图像与所述图像数据集中每一个图像的第一相似度，包括：

根据所述待识别图像的特征向量和所述图像数据集中每一个图像的特征向量进行匹配处理，得到所述待识别图像与所述图像数据集中每一个图像的第一相似度；和/或

所述根据所述图像数据集中的图像，确定所述图像数据集中两两个图像之间的第二相似度，包括：

根据所述图像数据集中两两个图像的特征向量进行匹配处理，得到所述图像数据集中两两个图像之间的第二相似度。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

对所述待识别图像的特征向量进行分组处理，得到第一特征向量组；

分别对所述图像数据集中的每一个图像的特征向量进行分组处理，得到所述图像数据集中每一个图像对应的第二特征向量组，所述图像数据集中全部图像对应的第二特征向量组构成第三特征向量组；

所述根据待识别图像和图像数据集中的图像，确定所述待识别图像与所述图像数据集中每一个图像的第一相似度，包括：根据所述第一特征向量组中的特征向量和所述第三特征向量组中的特征向量，确定相似度向量组；

所述根据所述图像数据集中的图像，确定所述图像数据集中两两个图像之间的第二相似度，包括：根据所述第三特征向量组中的特征向量，确定相似度矩阵组；

所述根据所述第二相似度对所述第一相似度进行优化处理，包括：根据所述相似度矩阵组对所述相似度向量组进行优化处理；

所述根据所述优化处理后的第一相似度，确定目标再识别的结果，包括：根据所述优化处理后的相似度向量组，确定目标再识别的结果。