[发明专利]基于Siamese网络结构融合中层特征的行人重识别方法在审
| 申请号： | 202010546270.8 | 申请日： | 2020-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN111931802A | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 张小瑞;陈旋;孙伟;宋爱国 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/583 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Siamese网络融合中层特征的行人重识别方法，包括以下步骤：(1)预训练DenseNet121网络；(2)调整DenseNet121网络结构，搭建Siamese网络；(3)预处理训练集，利用随机擦除增强数据；(4)用预处理的训练集训练Siamese网络；(5)使用训练好的Siamese网络模型，得到待查询与图像库图像特征；(6)用余弦距离计算待查询与图像库行人图像的相似度，将图像库行人图像按照相似度大小排列。本发明利用调整后的DenseNet121搭建Siamese网络，提高了行人图像特征的区分程度和辨识度，同时利用随机擦除增加行人被遮挡的情形，提高行人重识别模型的泛化能力，适合复杂场景下跨摄像头的行人重识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 siamese 网络 结构 融合 中层 特征 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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