[发明专利]基于分块非直接耦合GAN网络的行人重识别方法在审
| 申请号： | 202010218063.X | 申请日： | 2020-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN113449552A | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 岑翼刚;张悦;阚世超;童忆;安高云 | 申请（专利权）人： | 江苏翼视智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于分块非直接耦合GAN网络的行人重识别方法，首先输入图像到分块非直接耦合表征学习网络中进行训练，可以得到更多更互补的特征信息，从而能区分不同行人。然后分块非直接耦合表征学习网络作为GAN网络的编码器，即分块非直接耦合GAN网络，训练GAN网络，通过判别器，解码器等的反向传播来获得能识别不同姿态下的相同行人特征。从而得到更鲁棒的特征，进行行人重识别。本发明在最终进行行人重识别时，只用到了GAN网络中的编码器进行提取特征，不需要额外的姿态信息和计算力；对于对光照变化，场景变化和姿态变化相同行人的不同姿态识别率较高；不同行人衣着相似等有较强的区分力；生成图更清晰，包含更多的细节信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分块 直接 耦合 gan 网络 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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