[发明专利]一种基于生成式对抗网络图像超分辨率技术的行人再识别方法有效
| 申请号： | 201710360795.0 | 申请日： | 2017-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN107133601B | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 翟懿奎;陈璐菲;徐颖;甘俊英;应自炉;曾军英 | 申请（专利权）人： | 五邑大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06T3/40 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 梁嘉琦 |
| 地址： | 529000*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成式对抗网络图像超分辨率技术的行人再识别方法。首先利用拉普拉斯金字塔生成式对抗网络生成一群图像清晰的图像，然后利用局部最大事件表示和Dense Correspondences算法分别提取图像HSV颜色特征、纹理特征和LAB颜色特征，然后将这些特征融合，再利用交叉视觉二次判别分析算法将这些特征进行度量学习，并利用曼哈顿距离计算probe集与gallery集之间的距离，最后利用multi‑shot模式进行1∶N和N∶N评估。本发明利用LAPGAN网络生成高分辨率图像，再利用传统方法获取图像特征并进行相应匹配。结合深度学习和传统方法解决由光照、角度等原因造成图像分辨率低的问题，提高图像匹配率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 图像 分辨率 技术 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于生成式对抗网络图像超分辨率技术的行人再识别方法，其特征在于，所述方法包括：通过拉普拉斯金字塔生成式对抗网络(LAPGAN)将低分辨率图片转换成高分辨率图片，再利用传统方法对获取的图片提取特征和度量学习提高图像识别的准确率，适用于任何场所。
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