[发明专利]一种基于深度学习的行人重识别方法在审
| 申请号： | 202110020970.8 | 申请日： | 2021-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN112733707A | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 段文义;唐慧明 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州宇信联合知识产权代理有限公司 33401 | 代理人： | 王健 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的行人重识别方法，应用于至少包括2D特征编码网络，3D人体表征编码网络以及图卷积特征融合网络的行人重识别系统，行人重识别方法包括如下步骤：通过2D特征编码网络提取2D图像特征图，3D人体表征编码网络提取3D姿态信息和人体外形信息；根据3D姿态信息获取2D关节点位置，将2D关节点位置映射到2D图像特征图获取2D关节点局部特征；根据3D姿态信息获取区域掩码；将获取的2D关节点局部特征与3D姿态信息和人体外形信息融合，得到3D关节点局部特征，进而进行关节点间的特征融合，得到骨骼局部特征；将待识别图像和图像库中第一图像相似度匹配，输出匹配结果；利用人体骨骼的3D信息以及拓扑约束使行人重识别的匹配更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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