[发明专利]基于部位分割的人体再识别方法

摘要

一种基于部位分割的人体再识别方法。其包括图像数据获取、粗识别和细识别等步骤。本发明效果：现代人衣服款式颜色多种多样，衣袖的颜色往往和躯干部分的颜色不一样，大腿和小腿处的裤子的颜色也会不一样。且在监控摄像头中，头部信息一般较为细微，不易找到区分度大的特征，而脚部偏小，不易采集。基于以上考虑，把人体除头以外，分割为：躯干、左/右上臂、左/右下臂、左/右大腿、左/右小腿共9个部位进行再识别具有较高的识别率。粗识别可以提取出与查询集颜色相近的候选集人体，但无法缩小搜索范围。在粗识别的基础上，对于躯干部位图像，使用投影法可以提取出躯干部位的图案及图案的位置信息，进一步提高了识别率。

主权项

1.一种基于部位分割的人体再识别方法，其特征在于：所述的基于部位分割的人体再识别方法包括按顺序进行的下列步骤：1)图像数据获取：首先利用Kinect摄像头采集待检测场景的多帧图像，然后从上述图像中提取出人体前景图像，去噪后依次按部位分割成部位图像并筛选、保存；将所有需查询的人体部位图像保存为查询集，所有采集到的人体部位图像保存为候选集，并将采集到的人体部位图像按图像序号和部位进行保存；2)粗识别：将需查询的人体目标部位图像和候选集中所有人体部位图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，之后获得颜色直方图，然后使用地球移动距离度量颜色直方图间的相似性，并根据部位和拍摄角度的不同分配不同的权重，最后得到人体目标与候选集所有人体之间的总体EMD值并从小到大进行粗排序；3)细识别：选取上述粗排序中排名前50％的候选集中人体数据，通过人体躯干部位衣物上的图案纹理及图案纹理位置的不同，将躯干部位图像在垂直、水平方向上分别投影，再分别计算人体目标与候选集中人体躯干部位垂直和水平方向上投影的皮尔逊相关系数，在粗排序的基础上进行细排序，最后由人工在细排序后的结果中寻找出目标人体。