CN103810476A - 基于小群体信息关联的视频监控网络中行人重识别方法 - Google Patents
基于小群体信息关联的视频监控网络中行人重识别方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提出一种基于小群体信息关联的视频监控网络中行人重识别方法。监控网络中多摄像头的行人重识别过程中,尤其是在行人特征的提取和匹配的过程中,行人的特征极易受到场景变化、光照变化的影响而造成重识别率的降低,同时大范围的监控网络中也会存在一些穿着相似的行人造成行人错误的重识别,为了提高行人的重识别率,降低外界因素对行人重识别的影响,本发明根据小群体信息的关联性,将行人小群体特征作为行人重识别的一个重要特征,主要解决视频监控网络中行人重识别准确率低、精度不高的问题。
Description
技术领域
本发明属于计算机视觉领域,具体是一种基于小群体信息关联的视频监控网络中行人重识别方法。
背景技术
近些年来,监控网络中视频智能监控作为计算机视觉和模式识别的重要课题之一,已经在智能视频监控中应用和普及于公共安全、金融安全、运输、和其他领域中。监控网络中视频智能监控包含多摄像头校正、多摄像头网络拓扑结构、多摄像头跟踪、行人重识别等方面。其中监控网络中多摄像头的行人重识别过程中,尤其是在行人特征的提取和匹配的过程中,行人的特征极易受到场景变化、光照变化的影响而造成重识别率的降低,同时大范围的监控网络中也会存在一些穿着相似的行人造成行人错误的重识别。
发明内容
针对现有技术中存在的监控网络中行人重识别准确率低、精度不高的问题,本发明提供了一种基于小群体信息关联的视频监控网络中行人重识别方法,包括如下步骤:
步骤一、视频序列行人前景提取;
步骤二、获取行人HOG特征和颜色特征;
步骤三、行人小群体分割;
步骤四、行人特征匹配,标记出候选行人;
步骤五、获取候选行人的小群体特征;
步骤六、计算候选行人小群体特征匹配差值;
步骤七、按照小群体信息关联匹配原则对候选行人进行判别。
进一步的,步骤一具体为:根据随机游走算法提取行人前景,将每帧图像映射为无向( )加权图,根据高斯权重函数计算像素点、间的权重,联合狄利克雷问题求解随机游走转移概率,根据预设的种子点标签对其他像素点进行分类,将监控视频中行人前景提取出来。
进一步的,步骤二具体为:采用人体对称模型将提取出的行人前景分为头部、左上肢、右上肢、左腿、右腿五个感兴趣区域,统计每个感兴趣区域的颜色直方图为,其中为对应感兴趣区域;将特定的区域划分为较小的矩形块,计算这些矩形块中每个像素点梯度值及梯度方向:, ,然后将这些矩形块组合成大的块,归一化块内的梯度强度,最终获得特定区域的HOG特征向量,获取每块感兴趣区域特定区域的HOG特征描述算子。
进一步的,步骤三具体为:采用人群轨迹聚类算法,对行人的有效的粒子轨迹进行提取,把这些粒子轨迹信息作为输入,计算粒子轨迹间的相似度,将场景中每个粒子设为一个多元组,是计算的粒子点的位置,是粒子运动速度向量,是粒子通道向量,按如下公式计算随着时间变化的两个粒子轨迹相似度:
其中,,是粒子和轨迹重叠所占的时间,权重系数是通过重叠时间和粒子、更长的存在时间来计算,其他权重系数、、随着视频尺寸变化设置。构建对应的邻接矩阵,利用视频粒子轨迹在李雅普诺夫指数场的特征应用图论方法,分割权重系数构成的网络图,并利用谱图聚类的算法,用特征向量来表示原来的数据,并在特征向量上进行均值轨迹聚类,对目标行人小群体进行有效分类识别,从而获得最佳的行人小群体分类结果,确定行人所属群体。
进一步的,步骤四具体为:根据目标行人感兴趣区域的颜色直方图特征和特定区域的HOG特征,匹配摄像头中每个行人的颜色直方图特征和HOG特征,根据行人匹配差值公式计算与目标行人特征的匹配差值: 其中为颜色直方图区域,为HOG特征所在区域。并通过差值与设定阈值的比较标记出监控网络中匹配差值较小的候选行人。
进一步的,步骤五具体为:根据行人小群体分割结果,确定候选行人所属群体,选择颜色空间进行离散化,然后统计群体中每种颜色出现的频率,选出最频繁出现的几种颜色作为主色,构建主色调颜色直方图作为小群体颜色直方图特征,统计群体的主色调颜色直方图特征作为小群体特征。
(一)当(为设定阈值),最小对应的候选行人与最小对应的候选行人两者的与目标行人匹配差值的差小于设定的阈值时,尽管最小对应的候选行人的目标行人特征匹配差值并不是最小的,依然根据小群体信息的关联性选择小群体特征匹配差值最小的候选行人为目标行人的重识别对象;
进一步的,确定重识别的目标行人之后,根据目标行人当前的状态,重新执行以上步骤,获取最新的目标行人特征及小群体特征,进行新一轮的行人重识别。
本发明根据小群体信息的关联性,即在一段时间内行人小群体不会发生较大的变化,将小群体特征作为行人重识别的一个重要特征,提供一种基于小群体信息关联的视频监控网络中行人重识别方法,主要解决公共场景视频监控网络中对同一行人的重识别问题,通过小群体信息的关联性,提高视频监控网络下行人重识别的精度和准确度。
附图说明
图1是本发明的基于小群体信息关联的视频监控网络中行人重识别方法流程图;
图2为行人小群体轨迹聚类流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
如图1所示,本发明的基于小群体信息关联的视频监控网络中行人重识别方法,包括如下步骤:
视频序列行人前景提取:根据随机游走算法提取行人前景,将每帧图像映射为无向()加权图,根据高斯权重函数计算像素点、间的权重,联合狄利克雷问题求解随机游走转移概率,根据预设的种子点标签对其他像素点进行分类,将监控视频中行人前景提取出来。
获取行人特征:采用人体对称模型将提取出的行人前景分为头部、左上肢、右上肢、左腿、右腿五个感兴趣区域,统计每个感兴趣区域的颜色直方图为,其中为对应感兴趣区域;将特定的区域划分为较小的矩形块,计算这些矩形块中每个像素点梯度值及梯度方向:, ,然后将这些矩形块组合成大的块,归一化块内的梯度强度,最终获得特定区域的HOG特征向量,获取每块感兴趣区域特定区域的HOG特征描述算子。
行人小群体分割:如图2所示,采用人群轨迹聚类算法,对行人的有效的粒子轨迹进行提取,把这些粒子轨迹信息作为输入,计算粒子轨迹间的相似度,将场景中每个粒子设为一个多元组,是计算的粒子点的位置,是粒子运动速度向量,是粒子通道向量,按如下公式计算随着时间变化的两个粒子轨迹相似度:
其中,,是粒子和轨迹重叠所占的时间,权重系数是通过重叠时间和粒子、更长的存在时间来计算,其他权重系数、、随着视频尺寸变化设置。构建对应的邻接矩阵,利用视频粒子轨迹在李雅普诺夫指数场的特征应用图论方法,分割权重系数构成的网络图,并利用谱图聚类的算法,用特征向量来表示原来的数据,并在特征向量上进行均值轨迹聚类,对目标行人小群体进行有效分类识别,从而获得最佳的行人小群体分类结果,确定行人所属群体。
行人特征匹配,标记出候选行人:根据目标行人感兴趣区域的颜色直方图特征和特定区域的HOG特征,匹配摄像头中每个行人的颜色直方图特征和HOG特征,根据行人匹配差值公式计算与目标行人特征的匹配差值: 其中为颜色直方图区域,为HOG特征所在区域。并通过差值与设定阈值的比较标记出监控网络中匹配差值较小的候选行人。
获取候选行人的小群体特征:根据行人小群体分割结果,确定候选行人所属群体,选择颜色空间进行离散化,然后统计群体中每种颜色出现的频率,选出最频繁出现的几种颜色作为主色,构建主色调颜色直方图作为小群体颜色直方图特征,统计群体的主色调颜色直方图特征作为小群体特征。
(一)当(为设定阈值),最小对应的候选行人与最小对应的候选行人两者的与目标行人匹配差值的差小于设定的阈值时,尽管最小对应的候选行人的目标行人特征匹配差值并不是最小的,我们依然根据小群体信息的关联性选择小群体特征匹配差值最小的候选行人为目标行人的重识别对象;
确定重识别的目标行人之后,根据目标行人当前的状态,重新执行以上步骤,获取最新的目标行人特征及小群体特征,进行新一轮的行人重识别。
Claims (9)
1.一种基于小群体信息关联的视频监控网络中行人重识别方法,包括如下步骤:
步骤一、视频序列行人前景提取;
步骤二、获取行人HOG特征和颜色特征;
步骤三、行人小群体分割;
步骤四、行人特征匹配,标记出候选行人;
步骤五、获取候选行人的小群体特征;
步骤六、计算候选行人小群体特征匹配差值;
步骤七、按照小群体信息关联匹配原则对候选行人进行判别。
4.如权利要求3所述的基于小群体信息关联的视频监控网络中行人重识别方法,其特征在于:步骤三具体为:采用人群轨迹聚类算法,对行人的有效的粒子轨迹进行提取,把这些粒子轨迹信息作为输入,计算粒子轨迹间的相似度,将场景中每个粒子设为一个多元组,是计算的粒子点的位置,是粒子运动速度向量,是粒子通道向量,按如下公式计算随着时间变化的两个粒子轨迹相似度:
9.如权利要求8所述的基于小群体信息关联的视频监控网络中行人重识别方法,其特征在于:确定重识别的目标行人之后,根据目标行人当前的状态,重新执行以上步骤,获取最新的目标行人特征及小群体特征,进行新一轮的行人重识别。
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