[发明专利]基于小群体信息关联的视频监控网络中行人重识别方法

摘要

本发明提出一种基于小群体信息关联的视频监控网络中行人重识别方法。监控网络中多摄像头的行人重识别过程中，尤其是在行人特征的提取和匹配的过程中，行人的特征极易受到场景变化、光照变化的影响而造成重识别率的降低，同时大范围的监控网络中也会存在一些穿着相似的行人造成行人错误的重识别，为了提高行人的重识别率，降低外界因素对行人重识别的影响，本发明根据小群体信息的关联性，将行人小群体特征作为行人重识别的一个重要特征，主要解决视频监控网络中行人重识别准确率低、精度不高的问题。

主权项

一种基于小群体信息关联的视频监控网络中行人重识别方法，包括如下步骤：步骤一、视频序列行人前景提取；步骤二、获取行人HOG特征和颜色特征；步骤三、行人小群体分割；步骤四、行人特征匹配，标记出候选行人；步骤五、获取候选行人的小群体特征；步骤六、计算候选行人小群体特征匹配差值；步骤七、按照小群体信息关联匹配原则对候选行人进行判别；步骤七具体为：（1）当=，即最小与最小对应的是同一个候选行人（）时，判别该候选行人为目标行人的重识别对象；（2）当时，即最小与最小对应的不是同一个候选行人（）时，计算：（一）当（为设定阈值），最小对应的候选行人与最小对应的候选行人两者的与目标行人匹配差值的差小于设定的阈值时，尽管最小对应的候选行人的目标行人特征匹配差值并不是最小的，依然根据小群体信息的关联性选择小群体特征匹配差值最小的候选行人为目标行人的重识别对象；（二）当， 判断最小对应的候选行人即为目标行人的重识别对象。