现实场景下行人身份识别

摘要

为了实现现实场景下的行人身份识别,结合人脸识别和行人重识别(Re-id)技术设计行人身份识别系统.人脸识别技术能够在检测到行人的人脸时提高行人身份识别的精度,行人重识别通过改进的衣着信息消除(ICESD)模块来解决现实场景下的行人换装问题.在存在大量未知行人的现实场景下,通过先识别是否为已知行人,然后识别具体行人类别的阈值过滤识别过程显著提升准度.现实场景的应用测试和比较试验表明,相较于主流深度学习方法,在换装场景下,行人重识别技术能实现性能的显著提升,人脸识别也能显著提升整体识别准度.系统的实时性分析表明,行人身份系统可以布置在现实场景下.