[发明专利]一种基于时空特征的监控视频行人重识别方法有效
| 申请号： | 201710241301.7 | 申请日： | 2017-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN107133575B | 公开（公告）日： | 2020-06-12 |
| 发明（设计）人： | 陈长宝;杜红民;侯长生;孔晓阳;王茹川;郭振强;郧刚;王磊;王莹莹 | 申请（专利权）人： | 中原智慧城市设计研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 郑州德勤知识产权代理有限公司 41128 | 代理人： | 黄红梅 |
| 地址： | 451162 河南省郑州市*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： |
本发明提供一种基于时空特征的监控视频行人重识别方法，包括以下步骤：步骤1，采用基于局部特征与全局特征联合的光照变化自适应抑制算法对原始监控视频图像进行预处理，获得预处理图像；步骤2，基于时空约束计算预处理图像的特征权值，增强目标行人与背景之间的区分度；步骤3，采用背景减法获得目标行人区域，并分别对目标行人区域提取HOG特征、Haar‑Like特征和sdSIFT特征，并将HOG特征 |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 时空 特征 监控 视频 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于时空特征的监控视频行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采用基于局部特征与全局特征联合的光照变化自适应抑制算法对原始监控视频图像进行预处理，获得预处理图像；步骤2，基于时空约束计算预处理图像的特征权值，增强目标行人与背景之间的区分度；步骤3，采用背景减法获得目标行人区域，并分别对目标行人区域提取HOG特征、Haar‑Like特征和sdSIFT特征，并将HOG特征Haar‑Like特征和sdSIFT特征进行融合后获得融合特征向量，采用主成分分析方法对融合特征向量进行降维，得到目标行人区域的复合特征描述子；步骤4，根据复合特征描述子采用度量学习方法和稀疏表示方法对行人进行重识别。
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