[发明专利]基于半耦合鉴别字典学习的叶遮挡行人重识别方法及系统

说明书

本发明属于图像检索技术领域，公开了一种基于半耦合鉴别字典学习的叶遮挡行人重识别方法及系统，从两个公共的行人重识别数据集上加入真实的枝叶遮挡，包括有遮挡视频和普通视频；然后分别对有遮挡视频和普通视频进行特征提取；其次是对提取出来的样本特征进行处理，引入字典学习方法，从遮挡视频和普通视频中学习投影矩阵；引入鉴别思想学习字典对。本发明学习半耦合映射矩阵和鉴别字典对，半耦合映射矩阵可以补偿遮挡视频和普通视频之间的差异，鉴别字典对可以使同一个人在不同相机中更紧凑，不同的人在不同的相机中分离；在2个公开数据集上的实验结果证明，所提出的方法具有更好的识别性能。

技术领域

本发明属于图像检索技术领域，尤其涉及一种基于半耦合鉴别字典学习的叶遮挡行人重识别方法及系统。

背景技术

目前，最接近的现有技术：

行人重识别在视频监控和智慧城市发挥着重要的作用，近几年来也得到了广泛的研究。行人重识别的目的就是从另外一个图像集中检索出同一个人的图像进行识别。大多数方法在一定程度上解决了正常场景中的行人重识别问题，但是实际场景中，存在光照、视角以及遮挡，特别是在夏季枝叶没有及时修剪遮挡摄像头，一个人在一段时间内通过摄像头被遮挡，这个人在其他时间段内通过摄像头不被遮挡，这种情况下，探测视频被有遮挡的摄像机捕获，而图库视频被普通摄像机捕获。本发明将这种场景下的行人重识别问题叫做基于视频枝叶遮挡的行人重识别问题。视频或者图像的遮挡将会导致视觉外观特征和时空特征等有效信息的丢失，大多数现有的方法都适用于正常的场景，对于这种遮挡场景下的问题不能很好的解决。

然而基于视频遮挡的行人重识别问题也是一种普遍而重要的应用，目前研究尚不多见。虽然有一些研究光遮挡和局部身体遮挡的行人重识别方法，主要集中在基于图像的识别方法上。但是视频中不仅仅包含视觉外观信息而且还包含时空信息，这些信息对于基于视频的行人重识别是非常有效的。

综上所述，现有技术存在的问题是：

(1)现有技术中，对视频中包含视觉时空信息，不能进行识别。不能解决有枝叶遮挡的行人重识别中问题。

(2)遮挡场景下没有行人重识别的数据集，因此本发明重新制作了2个公共数据集，用真实的遮挡模板(真实枝叶)在PRID 2011和iLIDS-VID上进行模拟，形成2个新的数据集LO-PRID 2011和LO-iLIDS-VID。

解决上述技术问题的难度：

大多数方法在一定程度上解决了正常场景中的行人重识别问题，但是实际场景中，存在光照、视角以及遮挡，特别是在夏季枝叶没有及时修剪遮挡摄像头，一个人在一段时间内通过摄像头被遮挡，这个人在其他时间段内通过摄像头不被遮挡，这种情况下，探测视频被有遮挡的摄像机捕获，而图库视频被普通摄像机捕获。

解决上述技术问题的意义：

本发明将这种被枝叶遮挡的场景下的行人重识别问题叫做基于视频枝叶遮挡的行人重识别问题。视频或者图像的遮挡将会导致视觉外观特征和时空特征等有效信息的丢失，大多数现有的方法都适用于正常的场景，对于这种遮挡场景下的问题不能很好的解决。本发明将针对以上问题提出一种基于半耦合鉴别字典学习的叶遮挡行人重识别方法及系统。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于半耦合鉴别字典学习的叶遮挡行人重识别方法及系统。

本发明是这样实现的，一种基于半耦合鉴别字典学习的叶遮挡行人重识别方法包括：