[发明专利]行人重识别方法、系统、电子设备及介质

权利要求书

1.一种行人重识别方法，包括：

提取行人图像的全局特征；

根据所述行人图像，生成行人前景及行人的不同身体部位分别对应的语义分割结果图；

对所述语义分割结果图和所述全局特征进行运算，得到行人前景及行人不同身体部位分别对应的第一局部特征图；

对所述第一局部特征图进行像素级注意力生成及特征提取，得到行人图像前景及行人的不同身体部位分别对应的第二局部特征图；

融合所述行人图像全局特征与所述第二局部特征图，生成最终的特征图；

根据所述最终的特征图，对所述行人图像中的行人进行重识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述行人前景及行人的不同身体部位分别对应的语义分割结果图包括：

全身对应的语义分割结果图、头部对应的语义分割结果图、上半身对应的语义分割结果图、腿部对应的语义分割结果图及脚部对应的语义分割结果图。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述语义分割结果图和所述全局特征进行运算包括：

分别将所述全身对应的语义分割结果图、所述头部对应的语义分割结果图、所述上半身对应的语义分割结果图、所述腿部对应的语义分割结果图及所述脚部对应的语义分割结果图与所述全局特征进行点对点乘积运算。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述第一局部特征图进行像素级注意力生成及特征提取包括：

对所述第一局部特征图进行像素级注意力生成，得到所述第一局部特征图对应的像素级注意力图；

将所述像素级注意力图与所述第一局部特征图进行点对点乘积运算，得到所述第二局部特征图。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述最终的特征图，对所述行人图像中的行人进行重识别包括：

根据所述最终的特征图，计算待识别行人与检索行人库中的每一位行人特征之间的欧氏距离；

根据所述欧式距离对所述待识别行人进行重识别。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述欧式距离对所述待识别行人进行重识别包括：

对所述欧式距离进行升序排列；

将排名靠前的欧氏距离对应的行人与所述待识别行人进行匹配。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述融合所述行人图像全局特征与所述第二局部特征图，生成最终的特征图包括：

将所述全局特征转化为第一特征向量，将行人图像前景对应的第二局部特征图转化为第二特征向量，将行人的不同身体部位分别对应的第二局部特征图转化为第三特征向量；

融合所述第一特征向量、所述第二特征向量及所述第三特征向量，得到所述最终的特征图；

其中，采用平均池化的方式将所述全局特征转化为第一特征向量，将行人图像前景对应的第二局部特征图转化为第二特征向量；

采用最大池化融合的方式将行人的不同身体部位分别对应的第二局部特征图转化为第三特征向量。

8.一种行人重识别系统，包括：

局部注意力模块，用于提取行人图像的局部特征，根据所述行人图像，生成行人图像前景及行人的不同身体部位分别对应的语义分割结果图，并对所述语义分割结果图和所述全局特征进行运算，得到行人前景及行人不同身体部位分别对应的第一局部特征图；

像素注意力模块，用于对所述第一局部特征图进行像素级注意力生成及特征提取，得到行人图像前景及行人的不同身体部位分别对应的第二局部特征图；

融合模块，用于融合所述行人图像全局特征与所述第二局部特征图，生成最终的特征图；

识别模块，用于根据所述最终的特征图，对所述行人图像中的行人进行重识别。

9.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现权利要求1至7中任一项所述的方法。