一种基于组合模板聚类采样匹配的人物比对方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于组合模板聚类采样匹配的人物比对方法，包括以下步骤：1）输入多幅单人图片和一幅多人图片，其中多幅单人图片中单人为同一人；2）从多幅单人图片中提取出一个单人多实例组合模板，并从多人图片中提取出备选目标集合；3）用单人多实例组合模板和备选目标集合构建肢体匹配候选图；4）对肢体匹配候选图进行求解，找到最佳的人物肢体的匹配。由于本方法考虑到了人物肢体之间的位置和逻辑关系，所以能够有效的提高人物比对的准确率。
【专利说明】—种基于组合模板聚类采样匹配的人物比对方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及人物比对领域，更具体地，涉及一种基于组合模板聚类采样匹配的人物比对方法。
【背景技术】
[0002]人物比对在视频监控中已经开始逐渐受到重视，特别是在人脸识别应用受限制的时候人物比对的功能就尤为重要。但是人物比对是很有难度和挑战的，一方面很难找到一种针对人物且鲁棒好的表达方式，因为人体外形会有很大的变化(如视角、动作、光照条件等)，所以很难通过提取低级的图像特征来构建模板从而有效的识别人物；另一方面很难找到有效的人物的局部匹配方法，给定一个人物的模板，用全局人物信息来进行人物匹配结果总是会得到很多错误的正样本。因为在现实的监控视频中，将要对比的目标人物可能被遮挡，也可能跟其他人物或是背景相连，这时就需要用人物局部的信息来进行匹配和比对。
【发明内容】
[0003]为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于组合模板聚类采样匹配的人物比对方法，该比对方法的准确率较高。
[0004]本发明的技术方案为:
一种基于组合模板聚类采样匹配的人物比对方法，包括以下步骤:
1)输入多幅单人图片和一幅多人图片，其中多幅单人图片中单人为同一人；
2)从多幅单人图片中提取出一个单人多实例组合模板T，并从多人图片中提取出备选目标集合S ;
3)用单人多实例组合模板T和备选目标集合S构建肢体匹配候选图G；
4)对肢体匹配候选图G进行求解，找到最佳的人物肢体的匹配。
[0005]在一种优选的方案中，所述步骤2)从多幅单人图片中提取出一个单人多实例组合模板T，其单人多实例组合模板T为:
【权利要求】
1.一种基于组合模板聚类采样匹配的人物比对方法，其特征在于，包括以下步骤: 1)输入多幅单人图片和一幅多人图片，其中多幅单人图片中单人为同一人； 2)从多幅单人图片中提取出一个单人多实例组合模板T，并从多人图片中提取出备选目标集合S ; 3)用单人多实例组合模板T和备选目标集合S构建肢体匹配候选图G； 4)对肢体匹配候选图G进行求解，找到最佳的人物肢体的匹配。
2.根据权利要求1所述的人物比对方法，其特征在于，所述步骤2)从多幅单人图片中提取出一个单人多实例组合模板T，其单人多实例组合模板T为: T = iT:Ti = {g}ti ； N=6,即人物肢体被分成6个部分，分别是头部、躯干、上臂、前臂、大腿和小腿；其中，g表示每一个被检测出的具体的人物肢体，用一个矩形框表示，该矩形框用一个五元组(me，s)表达，t代表该肢体的类型，1和7表示该肢体中心的坐标，θ表示该肢体的旋转角度，S表示该肢体的相对比例； 上述单人多实例组合模板T的具体提取方法为: 21)单人图片在竖直 方向上等分成4层，在每一层中分别用对应的人物肢体检测器进行扫描检测，得到相应的检测分数，具体分层方法如下: 第一层:头 第二层:躯干，上臂，前臂 第三层:大腿 第四层:小腿 22)剔除检测结果中与前景掩膜重叠比率小于阈值X的肢体，将剩下的肢体组成模板T。
3.根据权利要求1所述的人物比对方法，其特征在于，所述步骤2)从多人图片中提取出备选目标集合S的提取方法为:用人物肢体检测器扫描多人图片，得到检测结果，再根据前景掩膜剔除与前景重叠面积小于阈值X的检测出的肢体，将剩下的组成备选目标集合S。
4.根据权利要求2或3所述的人物比对方法，其特征在于，所述阈值X为75%。
5.根据权利要求2或3所述的人物比对方法，其特征在于，所述前景掩膜是通过背景建模的方法生成或者手动标注生成。
6.根据权利要求1所述的人物比对方法，其特征在于，所述步骤3)中的肢体匹配候选图G的顶点定义为单人多实例组合模板T和目标备选集合S中对应肢体的匹配对，肢体匹配候选图G的边定义为相邻两个顶点的相容关系和竞争关系； 所述相容关系是鼓励匹配对在匹配的过程中相互激活，所述相容关系表示为两个备选目标肢体部分的靠近程度，主要有两个方面:(a)在位置上有依赖的运动学关系；(b)在位置上对称的对称关系； 所述竞争关系是在匹配对同时被激活时抑制了冲突，主要有两个方面:(i)拥有同样肢体类型的两个备选目标不能同时被激活；(ii)两个备选目标的重叠部分应该只被比较一次。
7.根据权利要求1所述的人物比对方法，其特征在于，所述步骤4)是使用复合聚类采样算法对肢体匹配 候选图G进行求解，找到最佳的人物肢体的匹配。
【文档编号】G06K9/00GK103984916SQ201410121866
【公开日】2014年8月13日 申请日期:2014年3月28日 优先权日:2014年3月28日
【发明者】林倞, 王喆, 徐元璐, 江波 申请人:广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院, 中山大学