[发明专利]一种基于全局和局部细粒度特征的行人重识别方法有效
| 申请号： | 202010174095.4 | 申请日： | 2020-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN111460914B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 游文婧;张浪文;谢巍 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V20/52;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/0985 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全局和局部细粒度特征的行人重识别方法，包括下述步骤：获取行人图像并进行数据预处理；采用残差网络建立图像特征提取通道，生成行人图像的高阶特征图；构建行人重识别网络的全局分支、第一局部分支和第二局部分支；训练行人重识别网络；采用全局分支进行全局特征提取得到全局特征；采用第一局部分支和第二局部分支进行局部特征提取得到局部特征；将全局特征和局部特征通过张量连接作为行人的最终特征表示，将检索行人的特征表示与查询库中其他行人在网络中输出的特征向量进行距离计算，按距离进行排序得出最终的相似度结果。本发明采用端到端地进行训练和测试，提高了识别的精度，更好地满足摄像头行人识别的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 全局 局部 细粒度 特征 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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