[发明专利]基于排序损失和Siamese网络的行人再识别方法有效
| 申请号： | 201810736588.5 | 申请日： | 2018-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN108921107B | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 祁子梁;曲寒冰;董良 | 申请（专利权）人： | 北京市新技术应用研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京庚致知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11807 | 代理人： | 韩德凯 |
| 地址： | 100035 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于排序损失和Siamese网络的行人再识别方法，利用改进的Siamese网络学习特征，采用排序损失和两个SoftMax识别损失来来监督网络的学习。使用双向最大边界排序损失处理类内和类间相似度,这样学习到的特征具有更强的鲁棒性。利用行人图像的标签信息，采用Siamese网络提取的图像深度特征，区分检测到的行人。实验结果显示，与经典的行人再识别方法对比，所述基于排序损失和Siamese网络的行人再识别方法识别精度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 排序 损失 siamese 网络 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于Siamese网络结合识别损失和排序损失的行人再识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，视频采集设备实时采集视频数据；S2，对所述视频数据进行行人检测，生成四元图像组；S3，把四元图像组输入到改进的Siamese网络进行特征向量提取；所述改进的Siamese网络结合识别损失和排序损失监督网络在训练集上进行训练，并且通过正负样本对的相似度差值大于预定阈值，使得负例图像对之间的距离大于正例图像对；S4，通过计算两个特征向量之间的距离来判断是否为同一行人，所述距离采用余弦相似度进行度量。
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