[发明专利]行人重识别设备及方法

说明书

本公开提供行人重识别设备、方法和计算机存储介质。所述设备包括：行人检测单元，配置为在视频序列的各视频帧中进行行人检测；特征提取单元，配置为对于在视频帧中检测到的各个行人，提取其外观特征；以及行人识别单元，配置为将检测到的各个行人的外观特征与目标行人的目标外观特征匹配，并根据匹配结果从视频帧中识别目标行人，其中，所述目标行人的目标外观特征基于该目标行人的初始外观特征与新近外观特征生成。利用所述设备、方法和计算机存储介质，在行人姿态发生较大变化或者跨摄像头识别的场景下，提高了行人重识别的准确度。

技术领域

本公开涉及图像处理，并且具体涉及行人重识别设备、方法以及计算机存储介质。

背景技术

行人重识别是指通过对来源于多个视野交叠或非交叠的摄像机的图像或者视频序列进行分析以判断其中是否存在特定目标行人的技术。不同于普通的行人跟踪，行人重识别可以在跨不同的摄像头拍摄的图像或视频序列中识别出特定目标行人，以实现对特定目标行人的长期跟踪与监视，因此其在监控领域、刑侦工作等中有着非常大的应用前景。

目前，行人重识别通常是通过将图像或者视频序列中检测到的各个行人的特征与事先构建的目标行人库中已知目标行人的特征进行匹配，来判断检测到的行人是否对应于已知目标行人，其效果往往并不理想，主要原因在于：不同摄像头之间的拍摄角度、视野范围、光照条件等存在差异，从而导致同一行人在不同摄像头拍摄的图片中的姿态和外观可能相差很大；行人往往具有较强的移动性，因此其姿态和外观也会随时间发生一定程度的变化；事先构建的目标行人的特征单一，从而导致在同一行人的姿态和外观发生变化时，容易发生识别错误。

发明内容

根据本公开的一个方面，提供了一种行人重识别设备，包括：行人检测单元，配置为在视频序列的各视频帧中进行行人检测；特征提取单元，配置为对于在视频帧中检测到的各个行人，提取其外观特征；以及行人识别单元，配置为将检测到的各个行人的外观特征与目标行人的目标外观特征匹配，并根据匹配结果从视频帧中识别目标行人，其中，所述目标行人的目标外观特征基于该目标行人的初始外观特征与新近外观特征生成。

根据本公开的另一方面，提供了一种行人重识别设备，包括：处理器；以及存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，其中，在所述计算机程序指令被所述处理器运行时，使得所述处理器执行以下步骤：在视频序列的各视频帧中进行行人检测；对于在视频帧中检测到的各个行人，提取其外观特征；以及将检测到的各个行人的外观特征与目标行人的目标外观特征匹配，并根据匹配结果从视频帧中识别目标行人，其中，所述目标行人的目标外观特征基于该目标行人的初始外观特征与新近外观特征生成。

根据本公开的另一方面，提供了一种行人重识别方法，包括：在视频序列的各视频帧中进行行人检测；对于在视频帧中检测到的各个行人，提取其外观特征；以及将检测到的各个行人的外观特征与目标行人的目标外观特征匹配，并根据匹配结果从视频帧中识别目标行人，其中，所述目标行人的目标外观特征基于该目标行人的初始外观特征与新近外观特征生成，

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述的行人重识别方法。

根据本公开的上述方面的设备、方法和计算机存储介质，在行人姿态发生较大变化或者跨摄像头识别的场景下，提高了行人重识别的准确度。

附图说明

从下面结合附图对本公开实施例的详细描述中，本公开的这些和/或其它方面和优点将变得更加清楚并更容易理解，其中：

图1示出了根据目标行人的初始外观特征进行行人重识别时的示例性识别错误的情形。

图2示出了根据目标行人的新近外观特征进行行人重识别时的示例性识别错误的情形。

图3示出了根据本公开实施例的行人重识别设备的示例性结构框图。