[发明专利]行人重识别方法及装置

权利要求书

1.一种行人重识别方法，其特征在于，包括：

获取包含目标对象的查询图像和包括至少一张待搜索图像的图像集；

利用预先训练的对抗生成网络分别从所述查询图像和所述图像集中提取所述目标对象的身份特征和所述图像集对应的至少一组身份特征，其中，所述对抗生成网络通过关键点信息和行人的身份表示信息训练得到；

获取所述目标对象的身份特征与所述至少一组身份特征中每个身份特征的相似度；

响应于所述相似度符合预定条件的情况，从所述图像集中获取至少一张目标图像；

所述对抗生成网络包括图像编码器、生成器和辨别器，对抗生成网络的训练过程包括：

获取样本行人图像集、关键点信息和噪声；

将所述样本行人图像集中任意两张行人图像输入所述图像编码器，得到与所述两张行人图像对应的两个身份表示信息；

将所述两个身份表示信息、所述关键点信息和所述噪声输入所述生成器，获得两张生成图像；

根据所述两张行人图像、所述关键点信息、所述两个身份表示信息、所述两张生成图像和所述辨别器，确定总损失；

根据所述总损失优化所述图像编码器和所述生成器，获得训练的对抗生成网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述辨别器包括验证辨别器、身份辨别器和姿态辨别器，所述根据所述两张行人图像、所述关键点信息、所述两个身份表示信息、所述两张生成图像和所述辨别器，确定总损失包括：

将所述两个身份表示信息输入所述验证辨别器，确定第一损失；

将所述两张行人图像、所述两张生成图像和两张真实图像输入所述身份辨别器，确定第二损失，所述真实图像为所述生成图像对应的真实图像；

将所述关键点信息、所述两张生成图像和所述两张真实图像输入所述姿态辨别器，确定第三损失；

根据所述两张生成图像和所述两张真实图像，确定第四损失；

根据所述两张生成图像，确定第五损失；

将所述第一损失、所述第二损失、所述第三损失、所述第四损失和所述第五损失进行加权叠加，获得总损失。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述两个身份表示信息输入所述验证辨别器，确定第一损失包括：

获取所述两个身份表示信息之间的第一相似度；

将所述第一相似度依次经过平方运算、BN层、全连接层和归一化层，获得所述两个身份表示信息属于同一行人的概率；

根据所述概率，计算第一损失。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述两张行人图像、所述两张生成图像和两张真实图像输入所述身份辨别器，确定第二损失包括：

将第一图像和第二图像输入所述身份辨别器，获得所述第一图像和所述第二图像属于同一行人的概率，所述第一图像为所述两张行人图像中的任一图像，所述第二图像为所述第一图像对应的生成图像和真实图像中的任一图像；

根据所述概率，计算第二损失。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将第一图像和第二图像输入所述身份辨别器，获得所述第一图像和所述第二图像属于同一行人的概率包括：

分别对第一图像和第二图像进行特征提取，得到第一特征以及第二特征；

获取所述第一特征与所述第二特征之间的第二相似度；

将所述第二相似度依次经过平方运算、BN层、全连接层和归一化处理，得到所述第一图像和所述第二图像属于同一行人的第一概率。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述关键点信息、所述两张生成图像和所述两张真实图像输入所述姿态辨别器，确定第三损失包括：

将所述关键点信息和第三图像输入所述姿态辨别器，获得所述关键点信息和所述第三图像的姿势属于同一姿势的匹配度，所述第三图像是所述两张生成图像和所述两张真实图像中的任一图像；

根据所述匹配度，计算第三损失。