一种无重叠视域下的行人再识别方法

摘要

本发明公开了一种无重叠视域下的行人再识别方法。首先快速检测监控视域下的行人目标并进行跟踪；然后由跟踪结果信息及视频帧信息利用GrabCut算法分割出精确的行人区域同时利用人体分割模型将人体分割成上半身和下半身两部分；之后利用分割好的行人上下半身序列分别构建行人上半身和下半身的HSV三通道稀疏字典，最后对另一监控视域下检测到的行人进行分割预处理之后对其进行稀疏重构，计算重构误差并融合判决从而得到匹配相似度。本发明提供的方法可以充分利用行人序列信息以及减小背景信息的干扰从而达到在不同摄像机不同视域下对同一行人目标在不同角度不同姿态下进行准确的识别。