相似度确定方法、装置及计算机可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113761263A(43)申请公布日2021.12.07(21)申请号202111050793.4(22)申请日2021.09.08(71)申请人杭州海康威视数字技术股份有限公司地址310051浙江省杭州市滨江区阡陌路555号(72)发明人邓潇李林森莫致良(74)专利代理机构北京三高永信知识产权代理有限责任公司11138代理人李珂珂(51)Int.Cl.G06F16/583(2019.01)G06F16/58(2019.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书20页附图3页(54)发明名称相似度确定方法、装置及计算机可读存储介质(57)摘要本申请实施例公开了一种相似度确定方法、装置及计算机可读存储介质，属于图像处理技术领域。在本申请实施例中，对于均存在目标对象的两张图像来说，确定这两张图像之间的图像相似度，以及确定转移概率，转移概率为一个目标对象在参考时长内从第二相机的拍摄视野转移到第一相机的拍摄视野的概率，从而基于图像相似度和转移概率，确定这两张图像中存在的目标对象之间的相似度。其中，转移概率是一种时空特征，而非图像中的特征。也即是，本方案不仅依据图像中的特征，还依据时空特征来确定相似度，因而即使在图像质量较低的情况下所确定的相似度的准确性较高。CN113761263ACN113761263A权利要求书1/2页1.一种相似度确定方法，其特征在于，所述方法包括：确定第一图像与第二图像之间的图像相似度，所述第一图像中存在第一目标对象，所述第二图像中存在第二目标对象，所述第一图像通过第一相机拍摄得到，所述第二图像通过第二相机拍摄得到；确定转移概率，所述转移概率为所述第一目标对象在参考时长内从所述第二相机的拍摄视野转移到所述第一相机的拍摄视野的概率；基于所述图像相似度和所述转移概率，确定所述第一目标对象与所述第二目标对象之间的相似度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定转移概率，包括：确定第一拍摄时间与第二拍摄时间之间的时间差，所述第一拍摄时间为所述第一图像的拍摄时间，所述第二拍摄时间为所述第二图像的拍摄时间；从多个时长范围中确定所述时间差所处的时长范围；将所述时间差所处的时长范围的标记值输入指定概率分布模型中，得到所述指定概率分布模型输出的所述转移概率，标记值用于指示相应的时长范围。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定转移概率之前，还包括：根据所述第一相机的标识和所述第二相机的标识，从多个概率分布模型中确定所述指定概率分布模型；其中，所述指定概率分布模型对应参考相机对，所述参考相机对包括所述第一相机和所述第二相机，所述概率分布模型表征同一目标对象在对应的一个相机对所包括的两个相机之间转移的时间概率分布，不同的概率分布模型对应不同的相机对。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一相机的标识和所述第二相机的标识，从多个概率分布模型中确定所述指定概率分布模型之前，还包括：获取多个相机对中各个相机对分别对应的多个观测样本对，每个观测样本对包括由相应相机对拍摄且存在同一目标对象的两个观测图像的拍摄时间；基于各个相机对分别对应的多个观测样本对所包括的拍摄时间，确定相应相机对对应的多个时间差；统计各个相机对分别对应的多个时间差中位于多个时长范围中每个时长范围内的时间差的个数，得到相应相机对对应的多个统计频数；基于各个相机对分别对应的多个统计频数，以及所述多个时间范围的标记值，确定相应相机对对应的概率分布模型。5.根据权利要求1‑4任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述图像相似度和所述转移概率，确定所述第一目标对象与所述第二目标对象之间的相似度，包括：基于所述图像相似度和所述转移概率，确定综合特征向量；将所述综合特征向量输入图像分类模型中，得到所述图像分类模型输出的所述第一目标对象与所述第二目标对象之间的相似度。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述图像相似度和所述转移概率，确定综合特征向量之前，还包括：获取第一属性信息和第二属性信息，所述第一属性信息表征所述第一目标对象的属性，所述第二属性信息表征所述第二目标对象的属性；2CN113761263A权利要求书2/2页基于所述第一属性信息和所述第二属性信息，确定属性特征向量，所述属性特征向量表征所述第一目标对象与所述第二目标对象之间的属性相似度；所述基于所述图像相似度和所述转移概率，确定综合特征向量，包括：基于所述图像相似度、所述属性特征向量和所述转移概率，确定所述综合特征向量。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述图像相似度、所述属性特征向量和所述转移概率，确定所述综合特征向量之前，还包括：获取所述第一相机与所述第二相机