[发明专利]基于层次聚类与困难样本三元组的无监督行人重识别方法在审
| 申请号： | 202110131859.6 | 申请日： | 2021-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN112926403A | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 王福银;韩华;王春媛;黄丽 | 申请（专利权）人： | 上海工程技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 赵继明 |
| 地址： | 201620 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于层次聚类与困难样本三元组的无监督行人重识别方法，包括：1)将行人图像集合划分为训练集和测试集；2)初始化标签；3)将训练集输入CNN模型中，提取行人特征，进行模型训练；4)对行人特征进行层次聚类，分配到簇中；5)根据簇类别进行抽样，得到新的训练集；6)根据困难样本三元组损失函数，对新的训练集进行微调；7)根据训练集的平均轮廓系数，判断返回步骤3)或是判定出最佳CNN模型；9)将测试集载入最佳CNN模型中获取行人重识别结果。与现有技术相比，本发明不但可以解决无标签的数据集行人重识别中个体数目无法确定的问题，同时降低了不同类的高度相似样本被聚到一类的概率，使模型的识别性能得到较大的提高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 层次 困难 样本 三元 监督 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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