[发明专利]一种行人重识别方法、装置及系统

权利要求书

1.一种行人重识别方法，其中，其包括：

获取第一场景下的第一目标图像，提取所述第一目标图像对应的第一颜色特征和第一纹理特征；

根据所述第一颜色特征和所述第一纹理特征确定所述第一目标图像所处的第一模态；

根据预设的模态与距离度量关系确定所述第一模态对应的第一度量；

获取各第二场景下所有第二目标图像，提取各所述第二目标图像对应的第二颜色特征和第二纹理特征；

将所述第一颜色特征和第一纹理特征，以及各第二目标图像对应的第二颜色特征和所述第二纹理特征输入至所述第一度量，以得到若干特征距离，其中，若干所述特征距离包括第一目标图像与各第二目标图像的特征距离；

选取所述若干特征距离中最小值对应的第三目标图像，并判定所述第三目标图像与所述第一目标图像为同一人。

2.根据权利要求1所述的行人重识别方法，其中，所述获取第一场景下的第一目标图像，提取所述第一目标对应的第一颜色特征和第一纹理特征之前还包括：

收集两个摄像头下的每个行人的目标图像，并根据收集的目标图像组成训练样本和测试样本；

将所述训练样本按照模态进行分割，以得到各模态对应的分割数据；

针对每个所述分割数据进行分组，并基于分组后的数据得到每个模态对应的距离度量，以得到所述预设的模态与距离度量关系。

3.根据权利要求2所述的行人重识别方法，其中，所述方法还包括：

确定测试样本的模态，并根据测试样本的模态选择与该模态对应的距离度量；

采用KNN聚类算法对所述距离度量进行计算，以得到特征集合。

4.根据权利要求2所述的行人重识别方法，其中，所述将所述训练样本按照模态进行分割，以得到各模态对应的分割数据具体包括：

提取训练样本中每个目标图像的颜色特征和纹理特征；

根据每个目标图像的颜色特征和纹理特征得到多个模态；

将所述训练样本按照模态进行分割，以得到各模态对应的分割数据。

5.根据权利要求2所述的行人重识别方法，其中，所述针对每个分割数据进行分组，并基于分组后的数据得到每个模态对应的距离度量具体包括：

针对每个分割数据进行分组，以得到三个集合，所述三个集合包括：set¹_ab,k,set²_a,k和set³_b,k；其中，set¹_ab,k为存在两个摄像头下的视图，set²_a,k为仅存在摄像头a下的视图，set³_b,k为仅存在摄像头b下的视图；

基于所述三个集合得到每个模态对应的距离度量。

6.根据权利要求5所述的行人重识别方法，其中，所述基于所述三个集合得到每个模态对应的距离度量之前还包括：

为集合set²_a,k和集合set³_b,k设置正对，并更新集合set²_a,k和集合set³_b,k。

7.根据权利要求6所述的行人重识别方法，其中，所述基于所述三个集合得到每个模态对应的距离度量具体包括：

根据所述三个集合生成负图库样本集合；

根据所述三个集合中每对图像生成一对冒名顶替者；

根据所述负图库样本集合和所述每对图像生成一对冒名顶替者得到每个模态对应的距离度量。