[发明专利]一种行人重识别方法、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 202010725586.3 | 申请日: | 2020-07-24 |
公开(公告)号: | CN111860374A | 公开(公告)日: | 2020-10-30 |
发明(设计)人: | 王立;范宝余;郭振华;赵雅倩 | 申请(专利权)人: | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 薛娇 |
地址: | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 行人 识别 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
本发明公开了一种行人重识别方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取提取待识别的行人图像得到的多个输入特征图;融合每个输入特征图得到融合特征图,将融合特征图拆分为分别与包含的每个通道对应的子特征图;计算每个子特征图的多个统计量组成对应子特征图的特征向量,基于特征向量确定每个输入特征图对应的包含对应输入特征图中各通道权重的权重向量;将每个输入特征图及对应权重向量进行加权求和得到输出特征图,基于输出特征图得到待识别特征;将待识别特征与数据库中各标准特征进行比对,确定与待识别特征匹配的标准特征的行人为待识别的行人图像中包含的行人。能够实现行人特征表达和有鉴别力的特征的有效筛选,进而提高识别准确率。
技术领域
本发明涉及计算机视觉技术领域,更具体地说,涉及一种行人重识别方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
行人重识别是指检索非重叠视域下拍摄到的图像或视频中是否存在特定行人的技术,在行人重识别任务中,主要分为2步:1)行人特征的获取;2)度量学习。其中,行人特征表达和有鉴别力的特征的筛选直接决定目标行人能否被正确识别,它是行人重识别任务的重要环节。
发明内容
本发明的目的是提供一种行人重识别方法、装置、设备及存储介质,能够实现行人特征表达和有鉴别力的特征的有效筛选,进而提高识别准确率。
为了实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种行人重识别方法,包括:
获取提取待识别的行人图像得到的需输入至多分支的多个输入特征图;
融合每个所述输入特征图得到相应的融合特征图,将所述融合特征图拆分为分别与其包含的每个通道对应的子特征图;
计算每个所述子特征图的多个统计量组成对应子特征图的特征向量,并基于所述特征向量确定每个所述输入特征图对应的权重向量;其中,任一输入特征图对应的权重向量包含该任一输入特征图中各通道的权重;
将每个所述输入特征图及对应权重向量进行加权求和,得到对应的输出特征图,基于所述输出特征图得到待识别特征;
将所述待识别特征与数据库中各标准特征进行比对,确定与所述待识别特征匹配的标准特征的行人为待识别的行人图像中包含的行人。
优选的,基于所述特征向量确定每个所述输入特征图包含的各通道对应的权重向量,包括:
分别基于全连接层对每个所述特征向量进行学习,得到分别与每个所述特征向量对应的重要值,获取包含每个所述重要值的初始权重向量;
将所述初始权重向量平均拆分为分别与每个所述分支对应的多个子权重向量,分别基于包含全连接层的结构对每个所述子权重向量进行学习,得到分别与每个所述子权重向量对应的重要性向量;
将每个所述重要性向量中相同位置的元素组成对应的向量,从而得到相应的多个重组向量,并对每个所述重组向量进行归一化;
利用每个所述重组向量中每个元素的值替换所述重要性向量中相同元素的值,得到每个所述输入特征图对应的权重向量。
优选的,对每个所述重组向量进行归一化,包括:
利用softmax函数对每个所述重组向量进行归一化。
优选的,融合每个所述输入特征图得到相应的融合特征图,包括:
如果每个所述输入特征图包含的通道数量相同,则将每个所述输入特征图相加得到相应的融合特征图,否则,将每个所述输入特征图拼接得到相应的融合特征图。
优选的,基于所述输出特征图得到待识别特征,包括:
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