[发明专利]多属性约束的行人重识别方法在审
| 申请号： | 201910941997.3 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110728221A | 公开（公告）日： | 2020-01-24 |
| 发明（设计）人： | 全红艳;刘超 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 31215 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多属性约束的行人重识别方法，该方法结合全局特征与局部特征进行学习和训练，取得较准确的识别结果，本方法的网络结构设计中，包括中低层特征子网络、全局特征子网络以及局部细粒度特征子网络，首先，在中低层特征子网络中，学习行人的中层和低层特征，进一步在全局特征子网络中结合高层行人语义特征进行学习，能够有效对行人整体特征判别，局部细粒度特征子网络采用空间变换网络进行设计，并结合中低层特征和人体局部外观信息学习，有利于确保行人局部外观识别的准确性，本发明能够在复杂背景环境下取得较高的识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 子网络 全局特征 中低层 细粒度 网络结构设计 学习和训练 低层特征 复杂背景 局部特征 局部外观 空间变换 人体局部 属性约束 外观信息 语义特征 整体特征 识别率 学习 中层 高层 网络 | ||
【主权项】：
1.一种多属性约束行人重识别方法，其特征在于，该方法输入分辨率为H×W的单幅RGB图像，H为128、256或者384，W为H/2，具体包括以下步骤：/n步骤1：数据集构建/n从网站http://blog.fangchengjin.cn/reid-market-1501.html下载单行人图像的数据集Market1501，从Market1501中选M幅图像构建数据集R＝{h
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