[发明专利]一种基于域无关前景特征学习的行人再识别方法有效
| 申请号： | 202011210554.6 | 申请日： | 2020-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN112464730B | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 李旻先;沈贤文 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V40/10;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 张玲 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉和模式识别领域，具体涉及一种基于域无关前景特征学习的行人再识别方法。该方法设计了一种域无关特征学习的深度神经网络，联合使用实例归一化和批量归一化，实现对图像内容的域无关特征学习；基于该网络，同时设计了一种基于行人语义分割的前景特征表示模型，通过对行人语义部分的特征建模，排除背景干扰，实现域无关的行人前景特征表示学习；该方法首先利用行人语义分割算法获取到行人前景图像，再联合实例归一化和批量归一化的深度卷积神经网络提取特征，然后利用损失函数约束模型训练。本发明提出的方法能够有效增强行人再识别模型的跨域泛化性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 无关 前景 特征 学习 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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