基于光照不变性颜色特征的行人再识别方法

徐同文，白宗文，杨延宁，张元林

（1.延安大学物理与电子信息学院，陕西延安 716000；2.陕西省能源大数据智能处理省市共建重点实验室，陕西延安 716000；3.西安交通大学人工智能学院，陕西西安 710049）

行人再识别[1-2]是指在无重叠视域跨摄像机网络中对同一个行人目标进行匹配。由于行人姿态具有非刚性、不同的摄像机所在环境光照条件不同以及拍摄到的图像分辨率低等问题，使得行人再识别成为当前计算机视觉的一大挑战性任务。

深度学习方法[3]是当前解决行人再识别问题常用的方法之一。虽然深度学习在行人再识别中取得了较好的识别效果，但是其模型往往过大，需要大量计算资源完成模型训练，此外，所得到的模型也无法部署到移动终端，成为深度学习模型走向应用的技术瓶颈。因此基于非深度学习的传统方法仍然需要进行持续深入研究。由于不同的摄像机可能处于不同的光照条件下，而同一种颜色在不同的光照条件下会表现出很大的差异，因此再用颜色特征就不能准确地描述行人，给行人再识别造成困难。针对这个问题，提出了一种光照不变性颜色特征用以描述行人的外观信息。首先，使用颜色属性转换[4-5]使得行人的不同图像统一转换到相近亮度。然后，把图像从像素值变化大的RGB 空间转换到像素值变化小的颜色空间中去，在转换后的空间上提取颜色直方图作为光照不变性颜色特征。这样提取的特征对光照变化有一定的鲁棒性。……