[发明专利]基于孪生语义自编码器和分支融合的行人重识别方法有效
| 申请号： | 202110410769.0 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN112949608B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 李群;张子屹;肖甫;徐鼎;周剑 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 王素琴 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于孪生语义自编码器和分支融合的行人重识别方法，该方法步骤为：构建一个行人重识别数据集和其孪生数据集，训练一个卷积自编码器；把卷积自编码器的编码器网络作为特征提取骨干网络来提取孪生特征向量，训练一个孪生语义自编码器，并借助其编码部分网络权重构建一个语义自编码分支网络；将卷积自编码器的编码器网络作为行人重识别骨干网络，对其进行分支构建，训练得到一个完整的行人重识别网络模型；将待识别行人图像和待查询行人图像集分别输入到训练好的模型中，提取出经过多层次特征融合后的行人重识别特征，经相似度排序实现行人重识别。本发明能显著提高行人重识别网络模型的鲁棒性和行人重识别的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 孪生 语义 编码器 分支 融合 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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