[发明专利]行人属性识别方法和装置

说明书

本发明提供一种行人属性识别方法和装置。此方法，包括：获取行人视频帧序列中的多帧图像；对多帧图像中的第一帧图像上选取至少一个时空信息点；并获取时空信息点在后续帧图像上的位置；根据多帧图像上出现的时空信息点位置得到时空信息点在所述预设周期内所形成的轨迹线；提取轨迹线在多帧图像中的每帧图像内对应的局部位置处的局部特征，获取每条轨迹线对应的轨迹线特征向量；轨迹线特征向量由所述轨迹线在多帧图像内的各个局部特征串联得到；通过聚类将轨迹线特征向量整合成行人属性特征向量，用于表征目标行人的属性。本发明在图像特征中加入了行人运动信息，因此具备更好的鲁棒性和稳定性，提高了多视角下目标行人再识别的准确度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术，尤其涉及一种行人属性识别方法和装置。

背景技术

目前针对多视角下的行人再识别技术，通常采用对不同摄像头在不同地点拍摄的单张图片进行颜色和纹理的描述，从而提取出单张图片的纹理特征，并根据所述纹理特征判断出不同摄像头拍摄到的行人是否为同一个人。但是，这种基于单张图片的特征提取方案鲁棒性差，容易受到光照、拍摄角度等因素的影响，稳定性差。

发明内容

本发明提供一种行人属性识别方法和装置，实现了多视角下对目标行人视频中多帧图像的特征向量提取，根据提取的特征向量表示目标行人的属性，鲁棒性和稳定性好。

第一方面，本发明实施例提供一种行人属性识别方法，包括：

获取行人视频帧序列中的多帧图像；

对所述多帧图像中的每帧图像分别进行N次缩放处理，得到N组不同尺寸的多帧图像，N为大于1的整数；

对所述多帧图像中的第一帧图像对应的N幅不同尺寸的图像分别进行点阵划分，得到所述多帧图像中第一帧图像的N幅不同尺寸的图像所对应的N个密集阵列；

从所述N个密集阵列上选取至少一个时空信息点；

从所述多帧图像的第一帧图像开始依次获取所述时空信息点在后续帧图像上的位置；其中，通过所述多帧图像中相邻两帧图像的光流跟踪得到前一帧图像的时空信息点在相邻的后一帧图像上的位置；

根据预设周期内在所述多帧图像上出现的时空信息点位置，得到所述时空信息点在所述预设周期内所形成的轨迹线；

提取每条轨迹线在所述多帧图像中的每帧图像内对应的局部位置处的局部特征，获取每条轨迹线对应的轨迹线特征向量；所述轨迹线特征向量由所述轨迹线在所述多帧图像内的各个局部特征串联得到；

通过聚类将所述轨迹线特征向量整合成行人属性特征向量，所述行人属性特征向量用于表征目标行人的属性。

可选地，所述获取行人视频帧序列中的多帧图像包括：

获取摄像头在预设周期内拍摄到的目标行人视频文件；

从所述目标行人视频文件中选取所述多帧图像。

可选地，所述通过所述多帧图像中相邻两帧图像的光流跟踪得到前一帧图像的时空信息点在相邻的后一帧图像上的位置包括：

选取第t帧的时空信息点，所述时空信息点记为：P_t，P_t＝(x_t,y_t)，则通过光流跟踪所述时空信息点P_t在第t+1帧图像的位置的公式如下：