[发明专利]一种基于全局-局部特征动态对齐的行人重识别方法有效
| 申请号： | 202110833816.2 | 申请日： | 2021-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN113408492B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 朱敏;明章强;魏骁勇;李龙兴;杨勇;李长林 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 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： | 成都禾创知家知识产权代理有限公司 51284 | 代理人： | 刘凯 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全局‑局部特征动态对齐的行人重识别方法，对挑选行人重识别数据集中的训练集进行预处理，再使用预训练的模型ResNet50进行模型的初始化；然后，分别对粗粒度的全局特征计算全局距离，细粒度的局部特征计算局部对齐距离，并且使用困难样本挖掘三元组损失、中心损失和Softmax交叉熵损失联合作为行人重识别网络的监督器，约束模型的训练。最后，融合全局特征和局部特征获得最终特征，将查询行人图像作为行人重识别网络模型的输入，从候选库中进行检索出对齐距离最短的行人。本发明能够有效抑制空间未对齐和非对齐区域的噪声干扰，并且无需引入额外的辅助姿态信息，并且局部分支以指导距离度量的计算，可以进一步提高测试阶段的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 全局 局部 特征 动态 对齐 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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