[发明专利]一种基于卷积神经网络的跨模态行人重识别方法在审
| 申请号： | 202210230686.8 | 申请日： | 2022-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN114627500A | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 产思贤;崔嘉敖;李伟帅;杜锋;陶健;赖周年 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V20/52;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06F16/583 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 忻明年 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的跨模态行人重识别方法，获取带有身份标注的跨模态训练数据集，所述训练数据集中每个训练样本包括一个身份对应的红外线模态图像和日光模态图像，将训练样本输入到基于Resnet‑50构建的网络模型中，通过分支网络获得多尺度的图像特征，并在其上计算模态间的特征对应关系，充分挖掘不同尺度的模态共有特征。构建联合损失函数筛选模态共有特征中具有身份区别性的特征。本发明将全局和局部特征联合作为行人的表征，在跨模态行人重识别任务取得了良好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 跨模态 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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