[发明专利]行人特征识别方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请提出一种行人特征识别方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，方法包括：对包含行人的图像进行特征提取，确定行人对应的底层特征；对底层特征进行全局特征识别处理，确定行人对应的全局特征向量；对底层特征进行局部特征识别处理，确定行人对应的局部特征向量；根据行人对应的全局特征向量及局部特征向量，确定行人对应的特征向量。该方法最终得到的行人对应的特征向量能覆盖到行人的整体信息和细节信息，从而提高了行人特征向量的准确性和可靠性。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种行人特征识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的行人再识别也称行人重识别(Person re-identification，Re-ID)技术已被广泛应用于行人检测、跟踪领域。目前，常用的RE-ID方法，主要为基于局部特征的RE-ID，通过将提取的各局部特征向量作为行人的特征向量。但是这种识别方式，极易受到行人姿态和遮挡的影响，从而导致最终得到行人特征向量的准确性和可靠性较差。

发明内容

本申请提出一种行人特征识别方法、装置、计算机设备和存储介质，用于解决相关技术中行人特征识别方法，得到行人特征向量的准确性和可靠性较差的问题。

本申请一方面实施例提出了一种行人特征识别方法，包括：

对包含行人的图像进行特征提取，确定所述行人对应的底层特征；

对所述底层特征进行全局特征识别处理，确定所述行人对应的全局特征向量；

对所述底层特征进行局部特征识别处理，确定所述行人对应的局部特征向量；

根据所述行人对应的全局特征向量及局部特征向量，确定所述行人对应的特征向量。

本申请实施例的行人特征识别方法，通过将提取的底层特征分别进行全局特征识别处理和局部特征识别处理，得到图像中行人对应的全局特征向量和局部特征特征向量，根据全局特征向量和局部特征特征向量，确定行人对应的特征向量，使得最终得到的行人对应的特征向量能覆盖到行人的整体信息和细节信息，从而提高了行人特征向量的准确性和可靠性。

本申请另一方面实施例提出了一种行人特征识别装置，包括：

第一确定模块，用于对包含行人的图像进行特征提取，确定所述行人对应的底层特征；

第二确定模块，用于对所述底层特征进行全局特征识别处理，确定所述行人对应的全局特征向量；

第三确定模块，用于对所述底层特征进行局部特征识别处理，确定所述行人对应的局部特征向量；

第四确定模块，用于根据所述行人对应的全局特征向量及局部特征向量，确定所述行人对应的特征向量。

本申请实施例的行人特征识别装置，通过将提取的底层特征分别进行全局特征识别处理和局部特征识别处理，得到图像中行人对应的全局特征向量和局部特征特征向量，根据全局特征向量和局部特征特征向量，确定行人对应的特征向量，使得最终得到的行人对应的特征向量能覆盖到行人的整体信息和细节信息，从而提高了行人特征向量的准确性和可靠性。

本申请另一方面实施例提出了一种计算机设备，包括处理器和存储器；

其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如上述一方面实施例所述的行人特征识别方法。

本申请另一方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述一方面实施例所述的行人特征识别方法。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。