[发明专利]一种行人重识别方法、装置及可读存储介质有效
| 申请号： | 201811429869.2 | 申请日： | 2018-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN109492610B | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 房小兆;彭志浩;韩娜;康培培;滕少华 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/774;G06V10/764;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种行人重识别方法，该方法包括以下步骤：获取待识别的行人图像，将行人图像输入学习模型中；其中，学习模型为利用交叉学习策略，对不同摄像头采集的行人图像数据进行学习后，获得的模型；利用学习模型中的投影矩阵，计算行人图像的图像特征；利用目标字典，对图像特征进行稀疏编码，获得编码结果；目标字典为学习模型对行人图像数据进行字典学习后，输出的字典；计算编码结果的系数向量，并利用分类器对系数向量进行识别分类，获得行人图像的识别结果。可提升行人图像的识别结果的准确率。本发明还公开了一种行人重识别装置和可读存储介质，具有相应的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 行人 识别 方法 装置 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种行人重识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的行人图像，将所述行人图像输入学习模型中；其中，所述学习模型为利用交叉学习策略，对不同摄像头采集的行人图像数据进行学习后，获得的模型；利用所述学习模型中的投影矩阵，计算所述行人图像的图像特征；利用目标字典，对所述图像特征进行稀疏编码，获得编码结果；所述目标字典为所述学习模型对所述行人图像数据进行字典学习后，输出的字典；计算所述编码结果的系数向量，并利用分类器对所述系数向量进行识别分类，获得所述行人图像的识别结果。
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