一種人體圖像比對(duì)方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種人體圖像比對(duì)方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，為了從監(jiān)控視頻中找到特定人物（比如：犯罪嫌疑人）的人物圖像并確定特 定人物的行蹤，安保人員就需要根據(jù)特定人物的體貌特征，從視頻監(jiān)控系統(tǒng)拍攝的海量視 頻監(jiān)控圖像中確定出具有特定人物的監(jiān)控圖像，并根據(jù)拍攝監(jiān)控圖像的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的安 裝地點(diǎn)來(lái)確定特定人物的行蹤。
[0003] 相關(guān)技術(shù)中，為了從海量的視頻監(jiān)控圖像中找到具有特定人物的監(jiān)控圖像，會(huì)將 特定人物的人體圖像與視頻監(jiān)控圖像中的人體圖像分別分成上、中、下三部分，然后對(duì)劃分 后的人體圖像進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，并根據(jù)深度學(xué)習(xí)的結(jié)果從海量視頻監(jiān)控圖像中比對(duì)出具有特 定人物的監(jiān)控圖像。
[0004] 在從海量的視頻監(jiān)控圖像中找到具有特定人物的監(jiān)控圖像的過(guò)程中，有些視頻監(jiān) 控圖像中顯示的人體圖像只有人體上半身或者只有頭部，其余人體部分均被遮擋，所以將 被遮擋的人體圖像劃分成上、中、下三部分后，可能會(huì)造成劃分后人體圖像的中部分圖像和 /或下部分圖像中就沒有特定人物的人體部分，那么在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的過(guò)程中沒有人體部 分的圖像會(huì)大大影響人體圖像的比對(duì)結(jié)果，降低人體圖像比對(duì)的準(zhǔn)確率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種人體圖像比對(duì)方法和裝置，以提高 人體圖像比對(duì)的準(zhǔn)確率。
[0006] 第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人體圖像比對(duì)方法，包括：
[0007] 獲取第一人體圖像和第二人體圖像；
[0008] 將所述第一人體圖像劃分為多個(gè)圖像區(qū)域；
[0009] 從所述多個(gè)圖像區(qū)域中選擇不同數(shù)量的圖像區(qū)域進(jìn)行拼接，得到多個(gè)人體子圖 像；
[0010] 對(duì)得到的所述多個(gè)人體子圖像以及所述第二人體圖像進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，得到所述第 一人體圖像和所述第二人體圖像的特征差值圖；
[0011] 對(duì)得到的所述特征差值圖進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，得到所述第一人體圖像和所述第二人體 圖像的比對(duì)結(jié)果，所述比對(duì)結(jié)果包括相似和不相似。
[0012] 結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第一種可能的實(shí)施方式，其中，從 所述多個(gè)圖像區(qū)域中選擇不同數(shù)量的圖像區(qū)域進(jìn)行拼接，得到多個(gè)人體子圖像包括：
[0013] 從多個(gè)所述圖像區(qū)域中，分別選擇k個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行拼接，得到多個(gè)人體子圖像， 多個(gè)所述圖像區(qū)域由所述第一人體圖像自上而下平均劃分得到；
圖像劃分的圖像區(qū)域數(shù)量。
[0015] 結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第二種可能的實(shí)施方式，其中，對(duì) 得到的所述多個(gè)人體子圖像以及所述第二人體圖像進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，得到所述第一人體圖像 和所述第二人體圖像的特征差值圖包括：
[0016] 對(duì)多個(gè)所述人體子圖像和所述第二人體圖像進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，得到多個(gè)第一人體圖 像特征圖和第二人體圖像特征圖；
[0017] 根據(jù)得到的多個(gè)所述第一人體圖像特征圖和所述第二人體圖像特征圖，獲取所述 多個(gè)第一人體圖像特征圖中的每個(gè)第一人體圖像特征圖分別和所述第二人體圖像特征圖 的特征差值圖。
[0018] 結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第三種可能的實(shí)施方式，其中，對(duì) 得到的所述第一人體圖像特征圖和所述第二人體圖像特征圖進(jìn)行處理，得到所述多個(gè)第一 人體圖像特征圖中的每個(gè)第一人體圖像特征圖分別和所述第二人體圖像特征圖的特征差 值圖包括：
[0019] 以預(yù)設(shè)的像素點(diǎn)坐標(biāo)集合中存儲(chǔ)的各像素點(diǎn)坐標(biāo)為特征值區(qū)域中心，按照預(yù)設(shè)的 特征值區(qū)域尺寸，分別將當(dāng)前第一人體圖像特征圖和所述第二人體圖像特征圖劃分為多個(gè) 第一特征值區(qū)域和多個(gè)第二特征值區(qū)域；
[0020] 從所述多個(gè)第一特征值區(qū)域和所述多個(gè)第二特征值區(qū)域中分別獲取特征最大 值；
[0021] 計(jì)算分別從具有相同特征值區(qū)域中心的第一特征值區(qū)域和第二特征值區(qū)域中獲 取的特征最大值的差，得到多個(gè)特征差值；
[0022] 以所述多個(gè)特征差值為像素值，按照預(yù)設(shè)的特征差值圖尺寸，生成所述當(dāng)前第一 人體圖像特征圖和所述第二人體圖像特征圖的特征差值圖。
[0023] 結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第四種可能的實(shí)施方式，其中，對(duì) 得到的所述特征差值圖進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，得到所述第一人體圖像和所述第二人體圖像的比對(duì) 結(jié)果包括：
[0024] 對(duì)得到的每個(gè)特征差值圖進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，得到每個(gè)所述特征差值圖對(duì)應(yīng)的人體子 圖像與所述第二人體圖像的相似參數(shù)；
[0025] 確定最大的相似參數(shù)作為所述第一人體圖像與所述第二人體圖像的相似度；
[0026] 當(dāng)所述相似度大于等于設(shè)定的相似度閾值時(shí)，得到所述第一人體圖像與所述第二 人體圖像相似的比對(duì)結(jié)果；
[0027] 當(dāng)所述相似度小于設(shè)定的相似度閾值時(shí)，得到所述第一人體圖像與所述第二人體 圖像不相似的比對(duì)結(jié)果。
[0028] 第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人體圖像比對(duì)裝置，包括：
[0029] 獲取模塊，用于獲取第一人體圖像和第二人體圖像；
[0030] 圖像劃分模塊，用于將所述第一人體圖像劃分為多個(gè)圖像區(qū)域；
[0031] 圖像拼接模塊，用于從所述多個(gè)圖像區(qū)域中選擇不同數(shù)量的圖像區(qū)域進(jìn)行拼接， 得到多個(gè)人體子圖像；
[0032] 特征差值圖獲取模塊，用于對(duì)得到的所述多個(gè)人體子圖像以及所述第二人體圖像 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，得到所述第一人體圖像和所述第二人體圖像的特征差值圖；
[0033] 比對(duì)模塊，用于對(duì)得到的所述特征差值圖進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，得到所述第一人體圖像 和所述第二人體圖像的比對(duì)結(jié)果，所述比對(duì)結(jié)果包括相似和不相似。
[0034] 結(jié)合第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第二方面的第一種可能的實(shí)施方式，其中，所 述圖像拼接模塊具體用于從多個(gè)所述圖像區(qū)域中，分別選擇k個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行拼接，得到 多個(gè)人體子圖像，多個(gè)所述圖像區(qū)域由所述第一人體圖像自上而下平均劃分得到；
[0035]
圖像劃分的圖像區(qū)域數(shù)量。
[0036] 結(jié)合第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第二方面的第二種可能的實(shí)施方式，其中，所 述特征差值圖獲取模塊包括：
[0037] 深度學(xué)習(xí)單元，用于對(duì)多個(gè)所述人體子圖像和所述第二人體圖像進(jìn)行深度學(xué)習(xí)， 得到多個(gè)第一人體圖像特征圖和第二人體圖像特征圖；
[0038] 特征差值圖獲取單元，用于根據(jù)得到的多個(gè)所述第一人體圖像特征圖和所述第二 人體圖像特征圖，獲取所述多個(gè)第一人體圖像特征圖中的每個(gè)第一人體圖像特征圖分別和 所述第二人體圖像特征圖的特征差值圖。
[0039] 結(jié)合第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第二方面的第三種可能的實(shí)施方式，其中，所 述特征差值圖獲取單元包括：
[0040]區(qū)域劃分子單元，用于以預(yù)設(shè)的像素點(diǎn)坐標(biāo)集合中存儲(chǔ)的各像素點(diǎn)坐標(biāo)為特征值 區(qū)域中心，按照預(yù)設(shè)的特征值區(qū)域尺寸，分別將當(dāng)前第一人體圖像特征圖和所述第二人體 圖像特征圖劃分為多個(gè)第一特征值區(qū)域和多個(gè)第二特征值區(qū)域；
[0041] 特征最大值獲取子單元，用于從所述多個(gè)第一特征值區(qū)域和所述多個(gè)第二特征值 區(qū)域中分別獲取特征最大值；
[0042] 特征差值計(jì)算子單元，用于計(jì)算分別從具有相同特征值區(qū)域中心的第一特征值區(qū) 域和第二特征值區(qū)域中獲取的特征最大值的差，得到多個(gè)特征差值；
[0043] 特征差值圖生成子單元，用于以所述多個(gè)特征差值為像素值，按照預(yù)設(shè)的特征差 值圖尺寸，生成所述當(dāng)前第一人體圖像特征圖和所述第二人體圖像特征圖的特征差值圖。[0044] 結(jié)合第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第二方面的第四種可能的實(shí)施方式，其中，所 述比對(duì)模塊包括：
[0045] 相似參數(shù)計(jì)算單元，用于對(duì)得到的每個(gè)特征差值圖進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，得到每個(gè)所述 特征差值圖對(duì)應(yīng)的人體子圖像與所述第二人體圖像的相似參數(shù)；
[0046] 相似度確定單元，用于確定最大的相似參數(shù)作為所述第一人體圖像與所述第二人 體圖像的相似度；
[0047] 第一比對(duì)結(jié)果確定單元，用于當(dāng)所述相似度大于等于設(shè)定的相似度閾值時(shí)，得到 所述第一人體圖像與所述第二人體圖像相似的比對(duì)結(jié)果；
[0048] 第二比對(duì)結(jié)果確定單元，用于當(dāng)所述相似度小于設(shè)定的相似度閾值時(shí)，得到所述 第一人體圖像與所述第二人體圖像不相似的比對(duì)結(jié)果。
[0049] 本發(fā)明實(shí)施例提供的人體圖像比對(duì)方法和裝置，通過(guò)將第一人體圖像劃分為多個(gè) 圖像區(qū)域；并根據(jù)劃分后的多個(gè)圖像區(qū)域，從多個(gè)圖像區(qū)域中選擇不同數(shù)量的圖像區(qū)域進(jìn) 行拼接，得到多個(gè)人體子圖像，然后通過(guò)得到的多個(gè)人體子圖像