发明名称 一种无重叠视域下的行人再识别方法
摘要 本发明公开了一种无重叠视域下的行人再识别方法。首先快速检测监控视域下的行人目标并进行跟踪;然后由跟踪结果信息及视频帧信息利用GrabCut算法分割出精确的行人区域同时利用人体分割模型将人体分割成上半身和下半身两部分;之后利用分割好的行人上下半身序列分别构建行人上半身和下半身的HSV三通道稀疏字典,最后对另一监控视域下检测到的行人进行分割预处理之后对其进行稀疏重构,计算重构误差并融合判决从而得到匹配相似度。本发明提供的方法可以充分利用行人序列信息以及减小背景信息的干扰从而达到在不同摄像机不同视域下对同一行人目标在不同角度不同姿态下进行准确的识别。
申请公布号 CN105574515A 申请公布日期 2016.05.11
申请号 CN201610029387.2 申请日期 2016.01.15
申请人 南京邮电大学 发明人 韩光;董世文;李晓飞;罗衡;吴鹏飞
分类号 G06K9/00(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I 主分类号 G06K9/00(2006.01)I
代理机构 南京知识律师事务所 32207 代理人 高玲玲
主权项 一种无重叠视域下的行人再识别方法,其特征在于,包括步骤如下:步骤A、监控视域中行人目标的检测与跟踪;步骤B、精确行人区域的提取与行人模型的分割;步骤C、行人序列上下半身HSV三通道稀疏字典的构建;步骤D、另一监控视域中行人目标的检测分割预处理;步骤E、稀疏重构融合判决,得出行人目标识别相似度。
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