[发明专利]一种人体再识别方法以及人体再识别系统

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉与模式识别领域，尤其是涉及一种人体再识别方法以及人体再识别系统。

背景技术

目前，在使用摄像头进行监控的时候，视频中活动的人或者物体是一般都是需要关注的重点。例如在居民区进行监控的时候，在监控范围内出现的人、车辆的车牌号码灯是否属于本小区等都是需要特别关注的重点。

当监控的时间为夜晚，监控区域内光线昏暗的时候，所得到的视频中的颜色信息并不明显，而现有的人体再识别方法一般是基于颜色，但是所得到的视频中的图像都是模糊的，降低了人体再识别准确率。

发明内容

本发明提出了一种人体再识别方法以及人体再识别系统，能够提高图像的清晰度，提高人体再识别准确率。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种人体再识别方法，包括：

确定待检测视频中的运动区域，形成人体检测的范围；

将形成人体检测的范围的图像分多个颜色通道，进行灰度拉伸，并形成灰度拉伸后的图像；

对灰度拉伸后的图像进行人体检测，得到人体图像；

对人体图像中的人体与预先存储的人体样本进行初步匹配；

根据初步匹配的结果判断是否匹配成功；否，则将检测到的人体保存到人体样本；

是，则对人体图像中的人体与预先存储的人体样本进行精确匹配；

根据精确匹配的结果判断是否匹配成功；否，则将检测到的人体保存到人体样本；

是，则输出相应的人体样本。

在本发明各实施方式中，优选地，确定待检测视频中的运动区域，形成人体检测的范围具体包括：

使用帧差法对视频的运动目标进行检测，并得到视频中每帧图片的前景图片；

确定前景图片所在的区域为运动区域，形成人体检测的范围。

在本发明各实施方式中，优选地，确定待检测视频中的运动区域还包括：

在得到视频中每帧图片的前景图片后，将所得到的前景图片使用腐蚀和膨胀算法进行过滤。

在本发明各实施方式中，优选地，所述将已经确定的运动区域中的图像份多个颜色通道，进行灰度拉伸，并形成灰度拉伸后的图像具体包括：

分别获取运动区域中图像的RGB三色通道的灰度信息，其中包括该颜色通道中所有像素的原灰度范围的最小值x1和最大值x2；

针对图像上每一个像素点的每一个颜色通道进行灰度拉伸；

将进行灰度拉伸后的RGB三色通道合并为一张图像，形成人体检测的范围；

其中，针对一个像素点进行灰度拉伸后的灰度y满足公式（1）：