[发明专利]基于联合局部特征判别性学习的无监督目标行人重识别方法在审
| 申请号： | 202111076953.2 | 申请日： | 2021-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN113936246A | 公开（公告）日： | 2022-01-14 |
| 发明（设计）人： | 田月媛;付苗苗;邓苗磊;张德贤;吴雨露 | 申请（专利权）人： | 河南工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/44;G06V10/74;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 450001 河南省郑州市高新技*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联合局部特征判别性学习的无监督目标行人重识别方法，该方法由并行的空间变换器和多个简单的卷积神经网络构成的联合局部特征提取网络（Joint Local Feature Extraction Network,JLFEN）对同一行人水平动态划分出两组数量尺度不同的局部区域并提取有效的特征，使局部特征在空间中有效对齐；采用由局部特征判别（Local Feature Discrimination,LFD）损失函数和级联特征判别（Cascade Feature Discrimination,CFD）损失函数组成的特征联合判别（Feature Joint Discrimination,FJD）损失函数提高模型对无监督局部特征进行判别性学习，降低外形相似的不同行人对局部特征学习的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联合 局部 特征 判别 性学 监督 目标 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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