基于背景及姿态归一化的行人跨镜重识别方法及系统

摘要

一种基于背景及姿态归一化的行人跨镜重识别方法及系统，通过双路人体姿态估计网络从原始图像的背景归一化图像中提取出关键点局部特征及全局特征，通过将各关键点的坐标和类别信息融入关键点特征后，将其输入采用对比学习策略训练的Transformer编码模型，得到不同目标输出的特征的相似度，作为行人跨境重识别的依据；本发明能够不同程度上解决跨监控行人重识别任务中常见的阴影遮蔽、光照变化、背景切换、姿态异化、局部遮挡等问题，具有较高的实用价值。