[发明专利]一种基于多元空间轨迹关联的行人身份识别方法有效
| 申请号： | 201910979325.1 | 申请日： | 2019-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN110796040B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 陈军;黄文心;李东阳;高熙越 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V20/52;G06V10/764;G06V10/84;G06K9/62;G06T7/246 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多元空间轨迹关联的行人身份识别方法，本发明基于行人对象在多元空间的身份属性相互佐证，互为补充的特点，提出将视频空间与地理空间的信息融合，并通过轨迹关联的方式进行不同域空间信息的相似性度量。首先根据检测到的移动设备定位的地理轨迹筛选已知路径上的视频图像，再利用隐马尔可夫模型理论(HMM)对图像路径建立隐马尔可夫模型，最后使用维特比算法找到最大关联概率的图像路径，检索出目标人物在已知地理路径上每一个监控点下的图像。在大规模开放场景下进行行人身份识别的问题中，本发明方法能够大大提升计算准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多元 空间 轨迹 关联 行人 身份 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多元空间轨迹关联的行人身份识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：根据检测到的移动设备定位的地理轨迹筛选已知路径上的视频图像；/n步骤2：对图像路径建立隐马尔可夫模型；/n步骤3：找到最大关联概率的图像路径，检索出目标人物在已知地理路径上每一个监控点下的图像。/n
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