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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明公开了一种基于多视角特征群智融合的特定行人目标匹配方法利用监视区域布置的多个角度的摄像头的优势，主摄像头和辅助摄像头联动，智能的提取加权多视角融合特征，减少障碍物对特定行人目标匹配的影响，降低了漏匹配的概率；根据加权多视角融合特征与监视行人目标特征集的多视角融合特征计算匹配相似度，进而计算不匹配概率，获得初级目标待匹配行人。之后进行进一步匹配，提供了两种匹配方法，通过阈值条件和最大相似度分层判断待匹配行人是否是目标被监视行人，或者计算利最大相似度，对被监视行人剔除，循环计算最大相似度，本发明降低了误匹配概率，提高了待匹配行人和目标被监视行人的匹配精度。

主权项：1.一种基于多视角特征群智融合的特定行人目标匹配方法,其特征在于，基于目标区域内的行人、以及覆盖于目标区域内各个位置的多角度摄像头，根据目标区域内预设各个目标被监视行人分别对应的各角度图像，分别针对目标区域内各个待匹配行人，执行以下步骤A至步骤F，完成待匹配人的初级匹配，然后执行步骤G,实现待匹配行人相对目标被监视行人的匹配；步骤A：分别针对目标区域内各个目标被监视行人，提取目标被监视行人所对应的各角度图像的SIFT特征和空间颜色直方图特征信息，并进行融合，获得该目标被监视行人的多视角融合特征，即获得各个目标被监视行人分别对应的多视角融合特征，并构建目标被监视行人特征集T；随后执行步骤B；步骤B：针对待匹配行人的各角度图像，分别针对各角度图像提取视角SIFT特征和空间颜色直方图特征信息，之后对视角SIFT特征和空间颜色直方图特征信息融合，获得待匹配行人的各角度图像分别对应的视角融合特征；随后执行步骤C；步骤C：针对待匹配行人的各角度图像，统计待匹配行人的各角度图像的像素数量，并计算该各角度图像的图像权值，获得其中权值最大的角度图像，之后进一步获得采集该角度图像对应的摄像头；并确定该摄像头为目标区域内主摄像头；随后执行步骤D；步骤D：基于待匹配行人所对应各个多角度图像的图像权值、以及各个多角度图像的多视角融合特征,执行加权处理，获得待匹配行人对应主摄像头下的加权多视角融合特征；随后执行步骤E；步骤E：基于被监视行人特征集T、以及待匹配行人对应主摄像头下的加权多视角融合特征，计算被监视行人特征集T与该加权多视角融合特征之间的相似度；进一步获得待匹配行人各角度图像与被监视行人特征集T的不匹配概率；随后执行步骤F；步骤F:判断步骤E所获不匹配概率Qm是否大于等于匹配成功阈值Qth，是则初次匹配结果不成功，并返回执行步骤B；否则初次匹配结果成功，待匹配人构成初级待匹配行人；步骤G:计算各个初级待匹配行人分别与各个目标被监视行人之间的相似度，并结合预设初级待匹配行人与目标被监视行人相似度阈值βth，获得初级待匹配行人与目标被监视行人的匹配结果。

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百度查询： 南京邮电大学 一种基于多视角特征群智融合的特定行人目标匹配方法