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一种融合交互属性的行人重识别方法 

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申请/专利权人:华东交通大学

摘要:本发明公开了一种融合交互属性的行人重识别方法,具体包括以下步骤:构建行人图像数据库,对数据库中的行人图像进行小群体划分,以识别行人图像中的小群体;提取行人图像中行人的骨骼关键点,将小群体内的行人的骨骼关键点进行交互连接,以整合得到带有交互信息的动作骨骼图;通过图卷积网络提取动作骨骼图的交互信息,以提取得到行人图像数据库中行人的交互属性,本发明充分提取镜头下行人之间的关系信息,进行小群体划分,将这些信息用于交互行为识别,进一步挖掘镜头下行人的交互属性,将行人交互属性融入到行人重识别方法之中,为重识别提高效率和准确度。

主权项:1.一种融合交互属性的行人重识别方法,其特征在于,具体包括以下步骤:构建行人图像数据库,对数据库中的行人图像进行小群体划分,以识别行人图像中的小群体,所述小群体确认过程包括:获取行人之间的距离相关性FD,获取行人之间的运动方向相关性Fθ,获取行人之间的运动速度相关性Fv,综合行人之间的距离相关性、运动方向相关性和运动速度相关性,以得到行人之间的亲密程度F,判断行人之间的亲密程度是否小于第一预设阈值;若是,则行人之间为行人图像中的小群体,其中,所述距离相关性,表示行人的人物边界框的中心点之间的距离,为行人的边界框的宽度之和,所述运动方向相关性,表示行人之间的速度方向的夹角,所述运动速度相关性,,表示行人的运动速度,所述行人之间的亲密程度 ,a,,分别为行人之间的距离、行人之间的运动方向和行人之间的运动速度的加权因子;提取行人图像中行人的骨骼关键点,将小群体内的行人的骨骼关键点进行交互连接,以整合得到带有交互信息的动作骨骼图;通过图卷积网络提取动作骨骼图的交互信息,以提取得到行人图像数据库中行人的交互属性,并通过预先训练好的深度残差网络提取得到行人图像数据库中行人的全局行人身份和外貌属性;将待识别行人图像输入至所述预先训练好的深度残差网络中,以提取得到待识别行人图像中行人的全局行人身份和外貌属性;并对待识别行人图像进行小群体划分和交互属性提取;将所述待识别行人图像中行人的全局行人身份和外貌属性与数据库中行人图像的全局行人身份和外貌属性进行比对,以匹配得到各个小群体中的第一个目标行人;根据小群体中其他行人与第一个目标行人的交互属性以及全局行人身份和外貌属性,对待识别行人图像中的行人进行重识别。

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权利要求:

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