[发明专利]一种基于孪生条件对抗网络的跨域多视目标识别方法

权利要求书

1.一种基于孪生条件对抗网络的跨域多视目标识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

将孪生网络形式的网络结构作为特征提取器用于提取原域和目标域样本的特征；

构建域鉴别器用于对齐原域和目标域样本特征，采用原域样本特征训练分类器，使对齐后的原域和目标域样本特征在类层次上具有区分性；

将对齐后的原域和目标域样本特征均输入到分类器中，分别获取输出结果，再将输出结果和对应的样本特征经过非线性映射后作为域鉴别器的输入；

结合分类器和域鉴别器的分类损失作为网络损失，利用反向传播训练特征提取器，将目标域的分类结果也作为条件对抗网络的输入；

利用训练好的特征提取器，提取目标域样本的特征，进行跨域的多视目标识别；

所述非线性映射具体为：

通过两个张量进行矩阵乘法去模拟一个协方差的效果，进而捕捉数据分布中的多模态结构，如公式所示：

其中，代表非线性操作，E代表期望操作，x,y代表特征和分类信息，代表线性拼接，C代表类别数，相当于对不同类别的分类条件概率下的特征进行期望计算的结果，能反应数据分布的真实情况。

2.根据权利要求1所述的一种基于孪生条件对抗网络的跨域多视目标识别方法，其特征在于，所述域鉴别器与特征提取器共同组成条件对抗网络，用于捕捉不同域数据的多模态结构。

3.根据权利要求1所述的一种基于孪生条件对抗网络的跨域多视目标识别方法，其特征在于，所述方法还包括：利用虚拟相机对三维模型数据库中的三维模型进行虚拟拍照，生成多视图数据，将多视图数据作为网络的输入。