[发明专利]基于无监督学习的行人再识别方法及系统在审
| 申请号： | 202010082628.6 | 申请日： | 2020-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN113255394A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 王重道;王生进 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 郑朝然 |
| 地址： | 100084 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于无监督学习的行人再识别方法及系统，首先获取包含有若干行人的两个待识别视频帧；然后将两个待识别视频帧输入至行人再识别模型，由行人再识别模型确定两个待识别视频帧中是否包含有同一行人。本发明实施例中采用的行人再识别模型基于深度卷积神经网络构建，且对行人再识别模型进行训练时，确定包含有若干行人的两个样本视频帧之间行人的循环分配矩阵，基于循环分配矩阵，确定优化损失函数。整个训练过程中并不需要任何额外算法模块或间接的监督信号，如行人跟踪模块或聚类算法等，可以直接从无标注的样本视频帧中学习行人特征，实现行人再识别，简化了行人再识别模型的整个训练过程，且使得行人再识别的准确性更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 行人 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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