[发明专利]一种基于深度表示学习跟动态匹配的行人再识别方法有效
| 申请号： | 201911266339.5 | 申请日： | 2019-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN111126198B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 谢晓华;宋展仁;赖剑煌 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/26;G06V10/40;G06V10/44;G06V10/82;G06V10/74;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 刘巧霞 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度表示学习跟动态匹配的行人再识别方法，用于判别在不同时间或者区域的行人身份。包括：构建特征提取模型，用于提取全局、局部特征，利用全局特征、局部特征进行联合学习；实现不同行人局部特征之间的动态匹配，使用三元组损失函数进行学习模型；取检索库和查询库中行人图片的全局特征，计算查询库行人和检索库行人的全局特征间的相似度分数，并利用相似度分数进行排序，获取查询库中行人在检索库中所对应的行人。本发明利用全局特征跟局部特征进行联合学习，其中实现了局部特征之间的对齐，这样使得模型学习到的全局特征同时关注了局部信息跟全局信息。缓解了行人再识别中的局部不对齐问题，提升了模型再识别的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 表示 学习 动态 匹配 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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