[发明专利]针对视频数据行人再识别的LOMO3D特征提取方法

摘要

本发明涉及一种针对视频数据行人再识别的LOMO3D特征提取方法，其技术特点是：将视频数据中的各帧分离出来，组织成图像序列的形式，并分割为一定长度的等长序列；将每个序列水平分割为若干扁平区域，并在这些区域中进一步划分子块，作为直方图统计的最小单位；对于每个子块，统计形成纹理直方图特征和HSV色域下的颜色直方图特征；将每个水平区域中的纹理和颜色直方图特征根据最大化原则进行整合并进行拼合，得到最终的LOMO3D特征描述子。本发明设计合理，充分利用了图像序列中的时空特征和时间信息，使得特征的描述能力性能远远高于单纯的空间域特征，试验表明本发明能够使得系统整体匹配率大大提升，优于目前其他的行人再识别算法。

主权项

一种针对视频数据行人再识别的LOMO3D特征提取方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、将视频数据中的各帧分离出来，组织成图像序列的形式，并分割为一定长度的等长序列；步骤2、将每个序列水平分割为若干扁平区域，并在这些区域中进一步划分子块，作为直方图统计的最小单位；步骤3、对于每个子块，根据其中包含的像素点计算SILTP3D特征，统计形成纹理直方图特征；步骤4、对于每个子块，根据其中包含的像素点计算HSV色域下的颜色直方图特征；步骤5、将每个水平区域中的纹理和颜色直方图特征根据最大化原则进行整合；步骤6、将整合后的各水平区域的特征进行拼合，得到最终的LOMO3D特征描述子。