[發明專利]一種基于生成式對抗網絡圖像超分辨率技術的行人再識別方法

有效

• 申請號: 201710360795.0
• 申請日: 2017-05-13
• 公開（公告）號: CN107133601B
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發明（設計）人: 翟懿奎;陳璐菲;徐穎;甘俊英;應自爐;曾軍英
• 申請（專利權）人: 五邑大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06T3/40
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 梁嘉琦

1.一種基于生成式對抗網絡圖像超分辨率技術的行人再識別方法，其特征在于，包括以下主要步驟如下：

S100:通過拉普拉斯金字塔生成式對抗網絡LAPGAN將低分辨率圖片轉換成高分辨率圖片，擴大數據量；所述LAPGAN包括生成模式和判別模式兩部分，分別通過上采樣和下采樣進行生成高質量圖片、判別生成圖片和原圖片；

S200:提取顏色和紋理特征；

S300:利用XQDA算法進行度量學習；

S400:利用multi-shot方法進行1∶N和N∶N評估；其中，將原數據集的一半設置為數據集(a)，將原數據集的另一半設置為數據集(b)；

所述判別模式包括以下步驟：

S110:64×64原始圖像I，令I₀＝I，下采樣生成I₁；

S120:對I₁上采樣，得到圖像I₀的低通樣本l₀；

S130:計算高通h₀＝I₀-l₀，生成模型生成的高通殘差圖像并把它們作為判別模型D₀的輸入；

S140:在判別模型D₀中等概率地從真實樣本和生成樣本中選擇輸入樣本，判斷真實樣本的概率；

所述1∶N配對方式包括以下步驟：

S410:將數據集(a)作為probe集，數據集(b)和LAPGAN生成的圖像作為gallery集；

S420:Probe集每一個人與gallery集所有的圖像進行匹配，根據距離按從小到大順序排列找出前一百排序序列；

S430:重復以上步驟十次；

S440:取平均值；

所述N∶N配對方式包括以下步驟：

S450:將數據集(a)和LAPGAN對應生成的圖像作為probe集，數據集(b)和LAPGAN對應生成的圖像作為gallery集；

S460:獲取Probe集所有圖像與gallery集所有的圖像距離，將probe集上同一個人的距離求和取平均值，再根據距離大小進行排列匹配，根據距離按從小到大順序排列找出前一百排序序列；

S470:重復以上步驟十次；

S480:取平均值。

2.根據權利要求1所述的一種基于生成式對抗網絡圖像超分辨率技術的行人再識別方法，其特征在于，所述步驟(2)將生成的圖像與原圖像一起提取LOMO特征和DenseCorrespondence特征，并將兩種特征進行融合；LOMO特征分別用Retinex算法提取HSV顏色特征，SILTP(Scale Invariant Local Ternary Pattern)描述器處理光照不變情況下的紋理特征；Dense Correspondence包括Dense Color Histogram和Dense SIFT，其中DenseColor Histogram提取LAB顏色直方圖，Dense SIFT是一種對顏色直方圖補充的特征。

3.根據權利要求1所述的一種基于生成式對抗網絡圖像超分辨率技術的行人再識別方法，其特征在于，所述步驟(3)將獲取的特征進行相似度量，本發明采用XQDA(Cross-viewQuadratic Discrimination Analysis)算法對圖像進行類內和類間分類，利用KISSME將獲取的特征維度降到有效維度，并利用Manhattan距離計算probe集和gallery集之間的距離。