[发明专利]社区监控场景下基于关键点特征对齐的行人重识别方法有效
| 申请号： | 202010967190.X | 申请日： | 2020-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN112200009B | 公开（公告）日： | 2023-10-17 |
| 发明（设计）人： | 孙浩云;张卫山;尹广楹;张大千;徐亮;管洪清 | 申请（专利权）人： | 青岛邃智信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V20/52;G06V20/40;G06V10/44;G06V10/46;G06V10/54;G06V10/74;G06V10/75;G06V10/774;G06V10/80 |
| 代理公司： | 北京联瑞联丰知识产权代理事务所(普通合伙) 11411 | 代理人： | 郭堃 |
| 地址： | 266500 山东省青岛*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及人脸检测、深度学习技术领域，具体公开了社区监控场景下基于关键点特征对齐的行人重识别方法，该方法在社区场景下对行人图像或视频进行多角度分析，对人体躯干在现实生活中的三维特征进行关键点标记对齐，其中，BF‑ASM对多姿态下的行人图像进行了精细化的特征选择以及对齐，而精细化分布式SILTP方法对细化的局部特征建立特征向量，并且经由加权计算整合出全局特征向量的特征表示，对建立的全局特征向量集合进行度量学习，自动地得出使识别差异度明显的马氏距离判断函数。本发明通过对人体的局部识别效果达到了细粒度的优化，在以往的行人重识别方法之上能够高效识别社区复杂场景下的行人，并且能够识别出特定的人群。 | ||
| 搜索关键词： | 社区 监控 场景 基于 关键 特征 对齐 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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