[发明专利]用于行人重识别的图像特征提取方法

摘要

本发明公布了一种用于行人重识别的图像特征提取方法，通过对齐局部描述子提取和分级全局特征提取，进行行人重识别；对齐局部描述子提取采用仿射变换对原图像进行处理，对相邻区域的图像块特征进行求和池化操作而得到对齐局部描述子；对齐局部描述子保留图像内部块与块之间的空间信息；分级全局特征提取通过对定位的行人区域块进行分级，求取相应特征均值而得到全局特征。采用本发明技术方案，能够解决行人重识别中由于行人姿态变化等带来的特征不对齐问题，消除无关背景对重识别带来的影响，由此提高行人重识别的精度和鲁棒性。

主权项

一种用于行人重识别的图像特征提取方法，通过对齐局部描述子提取和分级全局特征提取，进行行人重识别；所述对齐局部描述子提取采用仿射变换对原图像进行处理，对相邻区域的图像块特征进行求和池化操作而得到对齐局部描述子；所述对齐局部描述子保留图像内部块与块之间的空间信息；所述分级全局特征提取通过对定位的行人区域块进行分级，求取相应特征均值而得到全局特征；包括如下步骤：1)对图像进行了预处理，以消除光照对图像的影响；2)提取对齐局部描述子，包括步骤21)～24)：21)对图像进行仿射变换，得到多张图像；22)对仿射变换后产生的所有图像进行图像块分割并提取特征，生成相应的特征向量图；23)在空间上叠加所有特征向量图，对相邻位置的图像块特征进行求和池化操作，得到相应局部描述子；24)将图像中的所有局部描述子按顺序连接起来，得到对齐局部描述子；3)提取分级全局特征，包括步骤31)～36)：31)使用前景提取方法对图像进行显著性检测，得到相应的显著图；32)将得到的显著图进行对比增强；33)定位属于行人区域的图像块；34)对行人区域的图像块分层级，得到多级行人区域图像块；35)对每一级的行人区域图像块进行平均池化操化，得到该级特征；36)对多级特征连接起来，得到分级全局特征；4)根据步骤2)提取得到的对齐局部描述子和步骤3)提取得到的分级全局特征，采用度量学习方法计算图像的相似性，由此进行行人重识别。