[发明专利]一种基于深度学习的行人重识别与特征识别融合方法有效
| 申请号： | 201811501491.2 | 申请日： | 2018-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN109711281B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 冯辉;郝晓昱;李睿康;俞钧昊;胡波 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/74;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉与人工智能技术领域，具体为一种基于深度学习的行人重识别与特征识别融合方法。本发明通过设计并训练一个神经网络，将行人重识别与特征识别相融合，自动判断两幅图像中的行人是否为同一个人，并且预测出图像中行人的多种特征；其中，所述的神经网络，以不同视角下的行人图像作为训练样本，以行人的编号以及行人特征作为训练标签，对网络进行训练；训练得到的网络，可以同时进行行人重识别与特征识别。对于输入两幅摄像头拍摄到的行人图像，可以自动判断是否为同一个人，同时会自动提取出行人的性别、年龄、衣着等12种特征。在公开数据集上的实验结果证明本发明方法的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 行人 识别 特征 融合 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的行人重识别与特征识别融合方法，其特征在于，通过设计并训练一个神经网络，将行人重识别与特征识别相融合，自动判断两幅图像中的行人是否为同一个人，并且预测出图像中行人的多种特征；其中，所述的神经网络，以不同视角下的行人图像作为训练样本，以行人的编号以及行人特征作为训练标签，对网络进行训练；训练得到的网络，用于同时进行行人重识别与特征识别。
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