[发明专利]基于生成对抗学习的行人属性识别方法有效
| 申请号： | 202010914365.0 | 申请日： | 2020-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN112016490B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 陈琳;郑小强;尚明生;朱帆 | 申请（专利权）人： | 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V20/52;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
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| 地址： | 400714 重庆市北*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明为基于生成对抗学习的行人属性识别方法，属于深度学习、图像处理领域，包含以下步骤：S1：建立编码器、生成网络、判别网络和属性识别网络；S2：对真实数据库图像进行预处理；S3：提取真实图像对特征对生成网络进行训练，并采用判别网络对生成网络生成的图像进行真伪判定；S4：训练属性识别网络；S5：对整体构架进行训练调整，利用训练好的属性识别网络对图像中行人属性进行提取。本发明通过对抗学习方法，在不同行人间交互属性特征来生成伪样本图像，扩充了行人属性训练的样本空间，平衡了数据分布，增强了行人属性识别的鲁棒性，更进一步，图像的生成网络和属性识别网络是端到端网络，有利于更好的训练属性识别网络。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 生成 对抗 学习 行人 属性 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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