[发明专利]一种基于多尺度卷积特征融合的行人重识别方法在审
| 申请号： | 202010460003.9 | 申请日： | 2020-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN111709311A | 公开（公告）日： | 2020-09-25 |
| 发明（设计）人： | 廖开阳;邓轩;郑元林;章明珠;曹从军;李妮 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 宁文涛 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多尺度卷积特征融合的行人重识别方法，首先对行人图片预处理；将Resnet‑50卷积神经网络作为骨干网络构建多层卷积神经网络，将处理后的图像作为样本数据输入到多层卷积神经网络中，得到卷积后的特征图；构建多尺度卷积神经单元；利用多尺度卷积神经单元计算原始特征距离，给定查询图像，通过将其k‑倒数最近邻编码为单个向量来计算k‑倒数特征，该单个矢量用于在雅克比距离下重新排序，最终距离计算为原始距离与雅克比距离的组合；本发明方法大幅度提高行人重识别的精度，并能广泛应用于行人重识别领域；本发明基于多尺度卷积特征融合的行人重识别算法也适合于图像检索领域，能大幅提高图像检索的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 卷积 特征 融合 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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