[发明专利]一种行人重识别方法和装置

权利要求书

1.一种行人重识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取包含有人物画面的待识别图像；

对所述待识别图像进行人体特征提取，得到所述待识别图像的人体特征数据；

对所述待识别图像进行图像分割，得到所述待识别图像的图像分割数据，其中，所述图像分割数据用于表示所述人物画面包含的像素点所属的人体部位；

根据所述图像分割数据，确定所述待识别图像的图像类型；

如果所述图像类型为人体局部图像，基于预先训练的所述图像类型对应的局部特征提取网络、所述图像分割数据和所述人体特征数据，得到所述待识别图像的人体局部特征数据；

基于所述待识别图像的人体局部特征数据与预设人体局部特征数据的匹配结果，确定所述待识别图像中的人物是否为所述预设人体局部特征数据所表示的人物；

所述局部特征提取网络包括挤压和激励网络SeNet；

所述基于预先训练的所述图像类型对应的局部特征提取网络、所述图像分割数据和所述人体特征数据，得到所述待识别图像的人体局部特征数据，包括：

将所述人体特征数据输入所述SeNet，得到所述SeNet的输出数据；

对所述SeNet的输出数据和所述图像分割数据进行特征融合，并对特征融合的结果进行卷积处理；

基于卷积处理的结果，对所述SeNet的输出数据进行加权处理，得到所述待识别图像的人体局部特征数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述局部特征提取网络的损失函数包括预设网络模型输出的图像特征数据与所述局部特征提取网络输出的人体局部特征数据的差值，以及所述局部特征提取网络的实际输出结果与期望输出结果的差值，所述预设网络模型的训练样本包括与所述待识别图像具有相同图像类型的图像，所述预设网络模型用于获取与所述待识别图像具有相同图像类型的图像的人体局部特征数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待识别图像的人体局部特征数据与预设人体局部特征数据的匹配结果，确定所述待识别图像中的人物是否为所述预设人体局部特征数据所表示的人物，包括：

计算所述待识别图像的人体局部特征数据与预设人体局部特征数据的相似度；

根据得到的相似度，确定所述待识别图像中的人物是否为所述预设人体局部特征数据所表示的人物。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

如果所述待识别图像的图像类型为人体整体图像，根据所述待识别图像的人体特征数据和预设人体特征数据，确定所述待识别图像中的人物是否为所述预设人体特征数据所表示的人物。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像分割数据，确定所述待识别图像的图像类型，包括：

如果所述人物画面中属于人体上半身的像素点，在所述待识别图像中所占的比例大于或者等于第一预设阈值，且所述人物画面中属于人体下半身的像素点，在所述待识别图像中所占的比例小于第二预设阈值，则确定所述待识别图像的图像类型为上半身人体局部图像；

如果所述人物画面中属于人体上半身的像素点，在所述待识别图像中所占的比例小于所述第一预设阈值，且所述人物画面中属于人体下半身的像素点，在所述待识别图像中所占的比例大于或者等于所述第二预设阈值，则确定所述待识别图像的图像类型为下半身人体局部图像；

如果所述人物画面中属于人体上半身的像素点，在所述待识别图像中所占的比例大于或者等于所述第一预设阈值，且所述人物画面中属于人体下半身的像素点，在所述待识别图像中所占的比例大于或者等于所述第二预设阈值，则确定所述待识别图像的图像类型为人体整体图像。