[发明专利]基于GAN神经网络的行人重识别系统及方法在审
申请号: | 201910208515.3 | 申请日: | 2019-03-19 |
公开(公告)号: | CN110084108A | 公开(公告)日: | 2019-08-02 |
发明(设计)人: | 高明柯;杜欣军;周燕琼;房家骥;王熠;邵培南;白利娟;夏定江;于楠 | 申请(专利权)人: | 华东计算技术研究所(中国电子科技集团公司第三十二研究所) |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04 |
代理公司: | 上海段和段律师事务所 31334 | 代理人: | 李佳俊;郭国中 |
地址: | 201800 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 本发明涉及一种行人重识别技术领域内的基于GAN神经网络的行人重识别系统及方法,分为图像重建与增强和行人重识别两个阶段。图像重建与增强阶段,首先利用GAN神经网络中的生成网络将低分辨率的图像生成高分辨率图像;随后通过判别网络判断获取的是生成图像,还是原图像。若是生成图像,则重新生成,直到判别网络无法区分,则完成图像重建;再采用Retinex算法对图像进行增强;行人重识别阶段,首先在图像重建与增强的基础上用HSV直方图提取颜色特征,用SILTP提取纹理特征,再提取图像LOMO特征,最后通过XQDA方法对空间进行降维,并使用距离度量进行行人重识别。本发明具有精确度高、鲁棒性好、泛化能力佳等优点,适用于视频行人监控、视频行人信息检索等应用。 | ||
搜索关键词: | 图像重建 神经网络 生成图像 识别系统 视频 高分辨率图像 直方图提取 低分辨率 距离度量 提取图像 图像生成 网络判断 纹理特征 信息检索 颜色特征 重新生成 鲁棒性 原图像 降维 网络 图像 监控 应用 | ||
【主权项】:
1.一种基于GAN神经网络的行人重识别系统,其特征在于,包括图像重建与增强模块、行人重识别模块;所述图像重建与增强模块能够生成网络、判别网络与损失函数计算以及对重建好的图像进行增强;所述行人重识别模块能够对所述图像重建与增强模块获得的增强图片进行行人重识别。
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