[发明专利]一种基于一致迭代多视角迁移学习的行人再辨识方法有效
| 申请号： | 201710043339.3 | 申请日： | 2017-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN106897669B | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 发明（设计）人： | 赵才荣;王学宽;苗夺谦;陈亦鹏;张婷;刘翠君;章宗彦 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 31225 上海科盛知识产权代理有限公司 | 代理人： | 赵继明 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于一致迭代多视角迁移学习的行人再辨识方法，所述的方法包括以下步骤：对行人图像进行特征提取，获得局部和全局多视角图像视觉词；采用迁移学习和鉴别分析方法构建一致迭代多视角迁移学习优化模型并对模型求解，获取中层次图像特征描述符；对得到的低层次特征描述符和中层次特征描述符进行计算，获得最终的多层次图像特征描述符；利用基于交叉视角二次鉴别分析方法来度量行人的相似性，进而获得行人图像相似度排序结果。与现有技术相比，本发明具有对于多视角下产生的光照、旋转等因素变化有着较好的鲁棒性和可靠性，能够提取图像底层次和中层次的特征描述符，具有良好的行人辨识能力等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 一致 迭代多 视角 迁移 学习 行人 辨识 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于一致迭代多视角迁移学习的行人再辨识方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：/nS1、对行人图像进行特征提取，获得局部和全局多视角图像视觉词，即低层次图像特征描述符的提取，步骤S1具体为：/nS11、将行人图像在垂直方向上平均划分成n个水平条纹，并从不同条纹中分别提取n组局部图像视觉词，同时从整体的行人图像中提取1组全局图像视觉词；/nS12、利用一种聚类方法K-means方法来融合多视角信息，获得n+1组多视角图像视觉词，定义为：MvVW＝{D
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