公开(公告)号：CN116543456A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310432607.6

申请日：2023-04-21

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 王鑫 ,  康文雄 ,  廖小传 ,  邓飞其

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/774 ,  G06V10/20 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明提供了一种基于时序剪影补全的多人步态识别方法、介质及设备；其中方法为：获取多行人行走视频序列；对多行人视频序列进行预处理，得到剪影图序列；将剪影图序列输入基于双判别器监督的轻量级时序剪影补全网络，得到补全后的剪影图序列；将补全后的剪影图序列输入到步态特征提取网络，得到多行人步态特征编码；将多行人步态特征编码与注册库人员步态特征进行特征匹配，得到最终的步态识别结果。该方法在步态识别流程中添加剪影图序列补全的步骤，在剪影图序列进行识别前，使用补全方式对受遮挡的剪影图序列进行补全，能够根据剪影图序列前后帧的信息，自动补全由于多人场景形成的遮挡人体部分，提升剪影图序列的质量。

公开(公告)号：CN116912763A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310772978.9

申请日：2023-06-28

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 廖小传 ,  康文雄 ,  王鑫

IPC: G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06V40/16 ,  G06V40/20 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/25 ,  G06V10/28 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种融合步态人脸模态的多行人重识别方法，利用深度神经网络提取行人表征信息的同时，还融合步态以及人脸模态识别的信息对不同视角的行人身份进行检索，使得出现行人图像的分辨率低、监控环境发送变化或者行人部位受到遮挡的情况下，能最大限度地提高行人识别的精度。