一种多摄像机间人体目标再识别的方法及系统

摘要

本发明适用于无重叠区域的多摄像机间的人体再识别，提供了一种多传感器间人体目标再识别的方法，步骤包括：A，将已知人体图像序列与图库中的待识别的个体图像序列分成若干组，根据原型相似度特征计算各组的个体相似度差异特征；B，根据各组的个体相似度差异特征及其对应的标签来进行分类器训练；C，计算分类器的输出权值平均值，从而确定最匹配人体。本发明能够用多帧图像数据来实现人体再识别，及度量多帧图像数据中的人体目标的相似度，与现有技术提供的算法相比，本发明提供提出的显著性差异距离在数据集上识别率较高，可以有效的改善不同摄像机间样本图像中人体产生较大的外形、尺度和遮挡等影响因素的鲁棒性，从而提高算法的识别率。

主权项

一种多摄像机间人体目标再识别的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤A，将已知人体图像序列与图库中的待识别的个体图像序列分成若干组，根据原型相似度特征计算各组的个体相似度差异特征；步骤B，根据各组的个体相似度差异特征及其对应的标签来进行分类器训练；步骤C，计算分类器的输出权值平均值，根据所述输出权值平均值确定最匹配人体。