【手続補正書】
【提出日】令和1年12月18日(2019.12.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標歩行者を含む目標映像および少なくとも一つの候補映像を取得することと、
前記目標映像内の各目標映像セグメントおよび少なくとも一つの前記候補映像内の各候補映像セグメントをそれぞれ符号化することと、
符号化結果に基づいて、前記目標映像セグメントにおける歩行者と前記候補映像セグメントにおける歩行者との特徴の類似度を特徴付けるための、各前記目標映像セグメントと各前記候補映像セグメントとの間の類似度スコアを決定することと、
前記類似度スコアに基づいて少なくとも一つの前記候補映像における歩行者再認識を行うことと、を含む、歩行者再認識方法。
【請求項２】
前記目標映像内の各目標映像セグメントおよび少なくとも一つの前記候補映像内の各候補映像セグメントをそれぞれ符号化することは、
各前記目標映像セグメントにおける各目標映像フレームの第一目標特徴ベクトルおよび第二目標特徴ベクトルならびに各前記目標映像セグメントのインデックス特徴ベクトルを取得し、各前記候補映像セグメントにおける各候補映像フレームの第一候補特徴ベクトルおよび第二候補特徴ベクトルを取得することと、
前記インデックス特徴ベクトル、前記第一目標特徴ベクトルおよび前記第一候補特徴ベクトルに基づいて注意重みベクトルを生成することと、
前記注意重みベクトル、前記第二目標特徴ベクトルおよび前記第二候補特徴ベクトルに基づいて各前記目標映像セグメントの符号化結果および各前記候補映像セグメントの符号化結果を得ることと、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
各前記目標映像セグメントにおける各目標映像フレームの第一目標特徴ベクトルおよび第二目標特徴ベクトルならびに各前記目標映像セグメントのインデックス特徴ベクトルを取得し、各前記候補映像セグメントにおける各候補映像フレームの第一候補特徴ベクトルおよび第二候補特徴ベクトルを取得することは、
各前記目標映像フレームの画像特徴ベクトルおよび各前記候補映像フレームの画像特徴ベクトルをそれぞれ抽出することと、
各前記目標映像フレームの画像特徴ベクトルに基づいて各前記目標映像フレームの第一目標特徴ベクトルおよび第二目標特徴ベクトルならびに各前記目標映像セグメントのインデックス特徴ベクトルを生成し、各前記候補映像フレームの画像特徴ベクトルに基づいて各前記候補映像フレームの第一候補特徴ベクトルおよび第二候補特徴ベクトルを生成することと、を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記インデックス特徴ベクトル、前記第一目標特徴ベクトルおよび前記第一候補特徴ベクトルに基づいて注意重みベクトルを生成することは、
前記インデックス特徴ベクトルおよび前記第一目標特徴ベクトルに基づいて各前記目標映像フレームの目標注意重みベクトルを生成し、前記インデックス特徴ベクトルおよび前記第一候補特徴ベクトルに基づいて各前記候補映像フレームの候補注意重みベクトルを生成することを含む、請求項２または３に記載の方法。
【請求項５】
前記インデックス特徴ベクトルおよび前記第一目標特徴ベクトルに基づいて各前記目標映像フレームの目標注意重みベクトルを生成することは、
前記インデックス特徴ベクトル、各前記目標映像フレームの前記第一目標特徴ベクトルに基づいて各前記目標映像フレームの目標ヒートマップを生成することと、
前記目標ヒートマップを正規化して各前記目標映像フレームの目標注意重みベクトルを得ることと、を含み、
および／または、
前記インデックス特徴ベクトルおよび前記第一候補特徴ベクトルに基づいて各前記候補映像フレームの候補注意重みベクトルを生成することは、
前記インデックス特徴ベクトル、各前記候補映像フレームの前記第一候補特徴ベクトルに基づいて各前記候補映像フレームの候補ヒートマップを生成することと、
前記候補ヒートマップを正規化して各前記候補映像フレームの候補注意重みベクトルを得ることと、を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記注意重みベクトル、前記第二目標特徴ベクトルおよび前記第二候補特徴ベクトルに基づいて各前記目標映像セグメントの符号化結果および各前記候補映像セグメントの符号化結果を得ることは、
各前記目標映像フレームの目標注意重みベクトルおよび第二目標特徴ベクトルに基づいて各前記目標映像セグメントの符号化結果を得て、各前記候補映像フレームの候補注意重みベクトルおよび第二候補特徴ベクトルに基づいて各前記候補映像セグメントの符号化結果を得ることを含む、請求項２から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
各前記目標映像フレームの目標注意重みベクトルおよび第二目標特徴ベクトルに基づいて各前記目標映像セグメントの符号化結果を得ることは、
各前記目標映像フレームの目標注意重みベクトルを各々の目標映像フレームの第二目標特徴ベクトルと乗算することと、
各前記目標映像フレームの乗算結果を時間次元で加算し、各前記目標映像セグメントの符号化結果を得ることと、を含み、
および／または、
各前記目標映像フレームの候補注意重みベクトルおよび第二候補特徴ベクトルに基づいて各前記候補映像セグメントの符号化結果を得ることは、
各前記候補映像フレームの候補注意重みベクトルを各々の候補映像フレームの第二候補特徴ベクトルと乗算することと、
各前記候補映像フレームの乗算結果を時間次元で加算し、各前記候補映像セグメントの符号化結果を得ることと、を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
符号化結果に基づいて各前記目標映像セグメントと各前記候補映像セグメントとの間の類似度スコアを決定することは、
各前記目標映像セグメントの符号化結果と各前記候補映像セグメントの符号化結果を順に減算することと、
減算操作の結果を各次元で二乗することと、
二乗操作によって得られた特徴ベクトルを完全接続して二次元の特徴ベクトルを得ることと、
前記二次元の特徴ベクトルを正規化し、各前記目標映像セグメントと各前記候補映像セグメントとの間の類似度スコアを得ることと、を含む、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記類似度スコアに基づいて少なくとも一つの前記候補映像における歩行者再認識を行うことは、
少なくとも一つの前記候補映像内の各前記候補映像セグメントについて、比率閾値が予め設定されたスコアが最も高い前記類似度スコアを、各前記候補映像の類似度スコアとして加算することと、
各前記候補映像の類似度スコアを降順に配列することと、
前に配列された一つまたはいくつかの前記候補映像を前記目標映像と同一目標歩行者を含む映像として決定することと、を含む、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
目標歩行者を含む目標映像および少なくとも一つの候補映像を取得するように構成された取得モジュールと、
前記目標映像内の各目標映像セグメントおよび少なくとも一つの前記候補映像内の各候補映像セグメントをそれぞれ符号化するように構成された符号化モジュールと、
符号化結果に基づいて、前記目標映像セグメントにおける歩行者と前記候補映像セグメントにおける歩行者との特徴の類似度を特徴付けるための、各前記目標映像セグメントと各前記候補映像セグメントとの間の類似度スコアを決定するように構成された決定モジュールと、
前記類似度スコアに基づいて少なくとも一つの前記候補映像における歩行者再認識を行うように構成された認識モジュールと、を含む、歩行者再認識装置。
【請求項１１】
プロセッサ、および
前記プロセッサに請求項１から９のいずれか一項に記載の歩行者再認識方法を実行させる少なくとも一つの実行可能命令を記憶するためのメモリを含む、電子機器。
【請求項１２】
プロセッサに実行される時に請求項１から９のいずれか一項に記載の歩行者再認識方法を実現するコンピュータプログラムが記憶されている、コンピュータ読み取り可能記憶媒体。
【請求項１３】
プロセッサに実行される時に請求項１から９のいずれか一項に記載の歩行者再認識方法を実現するための少なくとも一つの実行可能命令を含む、コンピュータプログラム製品。