[发明专利]基于显著度融合的自适应分块行人再识别方法在审
| 申请号： | 201810392875.9 | 申请日： | 2018-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN108805020A | 公开（公告）日： | 2018-11-13 |
| 发明（设计）人： | 陈鑫;叶淑阳 | 申请（专利权）人： | 淘然视界(杭州)科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州市越秀区哲力专利商标事务所(普通合伙) 44288 | 代理人： | 胡拥军;糜婧 |
| 地址： | 310000 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于显著度融合的自适应分块行人再识别方法，其包括以下步骤：(1)利用启发式聚类算法对图像进行自适应分块；(2)基于显著度的块权重学习；以及(3)基于显著度权重的相似性计算，计算行人图像P和Q之间的相似度，本发明提供的行人再识别方法在块匹配的基础上，对分块规则和大小进行指导，提出了启发式自适应分块方法，对比于传统图像显著度计算方法，本方法计算的显著度划分更加精细，稳定性更好。 | ||
| 搜索关键词： | 显著度 分块 自适应 启发式 权重 图像 相似性计算 传统图像 聚类算法 块匹配 相似度 融合 精细 学习 | ||
【主权项】：
1.基于显著度融合的自适应分块行人再识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)利用启发式聚类算法对图像进行自适应分块；(2)基于显著度的块权重学习；以及(3)基于显著度权重的相似性计算，计算行人图像P和Q之间的相似度；其中所述步骤(1)包括以下步骤：(11)根据图像内各像素能量值的分布确定初始聚类中心；和(12)利用启发式思想确定初始聚类中心；(13)根据聚类中心进行自适应分割，行人图像P被分为m个块，图像Q被分为w个块，图像P的块Pi在图像Q中最匹配块为Qip。
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