[发明专利]基于行人局部和整体属性联合学习的行人属性识别方法有效
| 申请号： | 201910820960.5 | 申请日： | 2019-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN110569779B | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 张顺;万帅 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/764;G06V10/80;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于行人局部和整体属性联合学习的行人属性识别方法，通过设计基于行人局部和整体属性联合学习的卷积神经网络结构，融合行人部位属性和全身属性进行具有关联性多任务学习，联合学习行人局部和整体属性的判别性特征表示，得到更具判别性的行人属性特征。本发明可以有效融合行人部位属性和全身属性进行具有关联性多任务学习，提高属性特征的判别性能力，实现对复杂场景中行人部位属性的更精准的识别，从而提升行人属性的识别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 行人 局部 整体 属性 联合 学习 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于行人局部和整体属性联合学习的行人属性识别方法，其特征在于包括下述步骤：/n步骤1：准备行人属性识别训练集；/n行人属性识别训练集包含行人图片和对应的行人属性标签，其中所有行人属性的类别组成整体行人属性集，按行人的上、下半身部位分别划分为上、下半身行人属性集；所使用的训练图片在现实场景中由多个无重叠视野的摄像机拍摄的图片，经过行人检测器检测或手工标定得到的包含行人大部分部位的图片，行人属性标签由手工标定，行人属性识别数据集包含Market-1501、DukeMTMC-reID和PETA；/n行人属性识别训练集表示为
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