[发明专利]基于姿态指导行人图像生成的孪生生成式对抗网络的行人重识别方法有效
| 申请号： | 201910549345.5 | 申请日： | 2019-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN110427813B | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 夏士雄;陈莹;赵佳琦;周勇;牛强;姚睿;陈朋朋;杜文亮;朱东郡 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0475;G06N3/094;G06T9/00 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 王美章 |
| 地址： | 221116*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于姿态指导行人图像生成的孪生生成式对抗网络的行人重识别方法。其实现方案是：根据行人图像数据集，对行人图像进行目标检测获取训练样本；构建基于多样性样本生成的孪生生成式对抗网络模型，该模型对目标检测后输入的两组行人图像的姿态属性信息互换，实现多样性样本的生成；构建基于保持身份特征的孪生生成式对抗网络模型，该模型利用身份判别器保留生成行人图像的身份信息，从而提升行人重识别对生成行人图像身份的鲁棒性；针对生成式对抗网络优化困难的问题，构建基于多目标优化的孪生生成式对抗网络参数学习方法；为了验证提出的行人重识别方法的有效性，对生成行人图像构成的数据集进行行人重识别方法验证。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 姿态 指导 行人 图像 生成 孪生 对抗 网络 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于姿态指导行人图像生成的孪生生成式对抗网络的行人重识别方法，其特征在于：利用生成式对抗网络生成一系列标准的姿态图像，并且利用这些生成的图像扩充行人数据集以提升行人重识别网络的判别能力；提出行人重识别任务驱动的孪生生成式对抗网络模型生成多样性行人样本，采用多目标优化技术来约束生成器和判别器的协同训练；具体包括如下步骤：(1)采用目标检测算法对行人图像数据中的行人图像进行目标检测，获取成对的训练样本，将成对训练样本的两个行人图像分别称为条件行人图像和目标行人图像；(2)构建基于多样性样本生成的孪生生成式对抗网络模型，该模型对目标检测后输入的两组行人图像，即：条件行人图像和目标行人图像的姿态属性互换，实现多样性样本的生成；(3)构建基于保持身份特征的孪生生成式对抗网络模型，该模型利用身份判别器保留生成行人图像的身份信息；(4)构建基于多目标优化的孪生生成式对抗网络参数学习方法，通过基于进化多目标优化的群搜索策略提升孪生生成式对抗网络学习的稳定性；(5)验证提出的行人重识别方法的有效性，对生成行人图像构成的数据集进行行人重识别方法验证。
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