(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210460570.3 (22)申请日 2022.04.28 (71)申请人 高新兴科技 集团股份有限公司 地址 510530 广东省广州市黄埔区科 学城 开创大道 2819号六楼 (72)发明人 林焕凯　陈利军　王祥雪　洪曙光　 刘彪　刘双广　 (74)专利代理 机构 广州国鹏知识产权代理事务 所(普通合伙) 44511 专利代理师 葛红 (51)Int.Cl. G06V 40/10(2022.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种融合人脸和人体特征的行人重识别方 法、 装置及 介质 (57)摘要 本发明提供了一种融合人脸和多角度人体 特征的行人重识别方法， 其包括如下步骤： S1， 获 取人脸抓拍图像和人体抓拍图像， 并对所述人脸 抓拍图像和人体抓拍图像进行质量评估， 然后进 行人脸特征和人体特征提取， 获取第一特征信息 和第二特征信息； 所述第一特征信息包括人脸特 征信息以及人脸属性信息， 所述第二特征信息包 括人体特征信息及人体属性信息； S2， 将所述第 一特征信息和第二特征信息作为待识别特征， 与 预设的特征库的特征中心进行比对， 生成相似度 矩阵； S3， 基于相似度矩阵， 进行抓拍人员的身份 匹配， 以输出匹配的人员身份ID。 本发明的行人 重识别方法能够提高识别准确率。 权利要求书2页 说明书12页 附图4页 CN 114898402 A 2022.08.12 CN 114898402 A 1.一种融合人脸和多角度人体特 征的行人重识别方法， 其包括如下步骤： S1， 获取人脸抓拍图像和人体抓拍图像， 并对所述人脸抓拍图像和人体抓拍图像进行 人脸特征和人体特征提取， 获取第一特征信息和第二特征信息； 所述第一特征信息包括人 脸特征信息以及人脸属性信息， 所述第二特 征信息包括人体特 征信息及人体属性信息； S2， 将所述第 一特征信息和第二特征信息作为待识别特征， 与预设的5个特征库的特征 中心进行比对， 生 成相似度 矩阵； 所述5个特征库分别是人脸注册特征库、 人脸抓拍特征库、 正面人体特 征库、 侧面人体特 征库、 背面人体特 征库； S3， 基于相似度矩阵， 进行抓拍人员的身份匹配， 以输出匹配的人员身份ID。 2.根据权利要求1所述的方法， 所述 生成相似度矩阵具体为： S21， 将获取的第一特 征信息与预设的第一特 征库， 得到TOP1结果的第零相似度； S22， 获取所述TOP1的身份ID， 并在其余特征库中获取与所述身份ID对应的身份ID特 征； S23， 基于所述第一特征信息和第二特征信息与所述身份ID特征进行相似度计算， 分别 获取第一相似度、 第二相似度、 第三相似度、 第四相似度。 3.根据权利要求2所述的方法， 对所述特 征库进行聚类获得 所述特征中心。 4.根据权利 要求3所述的方法， 步骤S2之前还包括， S11， 对所述人脸抓拍图像和人体抓 拍图像进 行合格性检查； 并对合格的所述人脸抓拍图像和人体抓拍图像进 行人脸特征和人 体特征提取， 获取第一特 征信息和第二特 征信息。 5.根据权利要求4所述的方法， 所述步骤S3包括： 根据第 二特征信 息中的人体角度信 息 确定对应的特 征库， 并根据确定的对应特 征库确定人员身份ID。 6.根据权利要求1 ‑4任一项所述的方法， 所述人体属性信 息包括： 人体角度， 包括正面、 背面、 侧面， 人体姿态， 包括站姿、 坐姿、 躺姿； 所述人脸属性包括人脸是否戴口罩。 7.一种融合人脸和多角度人体特 征的行人重识别装置， 其包括如下 单元： 特征信息获取单元， 用于获取人脸抓拍图像和人体抓拍图像， 并对所述人脸抓拍图像 和人体抓拍图像进行人脸特征和人体特征提取， 获取第一特征信息和第二特征信息； 所述 第一特征信息包括人脸特征信息以及人脸属性信息， 所述第二特征信息包括人体特征信息 及人体属性信息； 相似度矩阵生成单元， 用于将所述抓拍到的第 一特征信 息和第二特征信 息作为待识别 特征， 与预设的特 征库的特 征中心进行比对， 生成相似度矩阵； 行人重识别单元， 用于基于相似度矩阵， 进行抓拍人员的身份匹配， 以输出匹配的人员 身份ID。 8.根据权利要求7 所述的装置， 相似度矩阵生成单 元还包括： 第一特征匹配单元， 用于将获取的第一特征信息或第二特征信息， 与预设的第一特征 库， 得到TOP1结果的第零相似度； 身份ID获取单元， 用于获取所述TOP1的身份ID， 并在其余特征库中获取与所述身份ID 对应的身份ID特 征； 第二特征匹配单元， 用于基于所述第 一特征信 息和第二特征信 息与所述身份ID特征进 行相似度计算， 分别获取第一相似度、 第二相似度、 第三相似度、 第四相似度。 9.根据权利要求8所述的装置， 对所述特 征度进行聚类获得 所述特征中心。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114898402 A 210.根据权利要求9所述的装置， 所述行人重识别单元包括： 根据第二特征信息中的人 体角度信息确定对应的特 征库， 并根据确定的对应特 征库确定人员身份ID。 11.根据权利要求7 ‑10中任一项所述的装置， 所述人体属性信息包括： 人体角度， 包括 正面、 背面、 侧面， 人体姿态， 包括站姿、 坐姿、 躺姿； 所述人脸属性包括人脸是否戴口罩。 12.一种非易失性存储器， 所述存储上存储有指令， 所述指令被处理器执行时， 用于实 现权利要求1 ‑6中任一项所述的融合人脸和多角度人体特 征的行人重识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114898402 A 3