[发明专利]行人重识别方法、装置及计算机设备在审
| 申请号： | 201911007704.0 | 申请日： | 2019-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN110796057A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 付宇卓;刘婷;许荣森;吉学刚;曹德明;申子正 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学;中通客车控股股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 31237 上海思微知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 曹廷廷 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开一种行人重识别方法、装置和计算机设备，所述行人重识别方法基于残差网络和生成对抗网络，包括以下：通过生成对抗网络把行人重识别训练集中每一个摄像头下的每一张行人图片都转换为其它摄像头风格的图片，从而增大了训练集的数据规模；将扩充后的数据集经过残差网络提取图像的深度特征，利用三元组损失作为损失函数训练模型；通过计算图像深度特征之间的欧式距离得到图片间的相似度，从而得到候选图像列表。本发明提供的兴仁县重识别方法利用生成对抗网络产生更多更加丰富的数据样本，能够更好解决因为训练数据量不足和背景噪声带来的检索精度损失，提升了跨域场景下行人重识别模型的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 摄像头 深度特征 残差 对抗 网络 图像 计算机设备 训练数据量 背景噪声 候选图像 精度损失 欧式距离 识别训练 数据规模 数据样本 损失函数 网络提取 训练模型 三元组 数据集 相似度 训练集 跨域 图片 检索 场景 转换 风格 | ||
【主权项】：
1.一种行人重识别方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS100：利用生成对抗网络，对原始训练数据集中的原始样本图片进行风格转换，扩增所述原始训练数据集，得到扩增后的训练数据集；/nS200：初始化残差网络，并利用所述扩增后的训练数据集训练所述残差网络，基于三元组损失优化所述残差网络的参数，得到行人重识别模型；/nS300：利用所述行人重识别模型，提取待识别测试集中每一张待识别行人图像的深度特征得到特征向量，计算所述特征向量之间的相似度，得到每一张所述待识别行人图像的候选行人图像列表；/n其中，所述风格转换包括，将原始样本图片转换为若干个目标域摄像装置风格下的目标域样本图片，所述目标域摄像装置均为所述原始训练数据集使用的摄像装置的个数。/n
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