[发明专利]一种基于难样本混淆增强特征鲁棒性的行人重识别方法有效
| 申请号： | 202110028392.2 | 申请日： | 2021-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN112668544B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 段继忠;郝玲 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 昆明明润知识产权代理事务所(普通合伙) 53215 | 代理人： | 马海红 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于难样本混淆增强特征鲁棒性的行人重识别方法，属于计算机视觉领域。目前，行人重识别通过给定的查询行人图像进行跨摄像机检索，找出与查询身份相匹配的行人。然而，由于受到不同视角下的背景、光照等因素影响，采集到的行人图像中存在大量的难样本，利用这些难样本训练得到的模型识别性能低下，缺乏鲁棒性。本发明对于每次输入图片，通过相似性度量寻找每张图像对应的难样本，结合混淆因子合成具有难样本信息的新图像再以有监督的方式促使模型挖掘难样本信息，从而提高模型鲁棒性。大量对比实验表明，本发明在主流数据集DukeMTMC‑ReID和Market‑1501上达到了较高的识别率，消融实验证明本发明能有效提高模型对难样本的鉴别能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 混淆 增强 特征 鲁棒性 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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