[发明专利]一种行人重识别的方法及系统在审
| 申请号： | 201910156179.2 | 申请日： | 2019-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN109886242A | 公开（公告）日： | 2019-06-14 |
| 发明（设计）人： | 陈文杰;刘鹏程;彭敏;徐华泽;石宇;周祥东;罗代建;程俊 | 申请（专利权）人： | 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 尹丽云 |
| 地址： | 400714 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供一种行人重识别方法及系统，其中行人重识别方法包括获取多个行人图像，构建样本数据集：对所述样本数据集进行训练，构建行人特征提取网络；采用所述行人特征提取网络对行人图像进行特征提取预处理，得到具有多特征通道的第一特征图，对所述第一特征图进行分区处理，得到第二特征图，并对所述第二特征图进行特征提取，得到标准特征参数；获取待测行人图像：提取所述待测行人图像的特征，得到所述待测行人图像的特征参数；计算所述待测行人图像的特征参数与所述标准特征参数的相似度得到相似度参数；根据所述相似度参数完成行人重识别；如此，经过加权的分区特征提取方式提取到的特征更加具有判别性，从而提高了深度模型的判别能力。 | ||
| 搜索关键词： | 特征提取 图像 特征图 相似度 标准特征参数 特征参数 样本数据 构建 预处理 分区处理 分区特征 深度模型 特征通道 加权 网络 | ||
【主权项】：
1.一种行人重识别方法，其特征在于，包括：获取多个行人图像，构建样本数据集；对所述样本数据集进行训练，构建行人特征提取网络；采用所述行人特征提取网络对所述行人图像进行特征提取预处理，得到具有多特征通道的第一特征图，对所述第一特征图进行分区处理，得到第二特征图，并对所述第二特征图进行特征提取，得到标准特征参数；获取待测行人图像；提取所述待测行人图像的特征，得到所述待测行人图像的特征参数；计算所述待测行人图像的特征参数与所述标准特征参数的相似度得到相似度参数；根据所述相似度参数完成行人重识别。
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