[发明专利]一种基于半监督学习的提高行人重识别聚类精度的方法在审
| 申请号： | 202211526656.8 | 申请日： | 2022-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN115965992A | 公开（公告）日： | 2023-04-14 |
| 发明（设计）人： | 刘峥琦;杜博;林雨恬 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V20/52;G06V20/40;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 严彦 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督学习的提高行人重识别聚类精度的方法。该方法利用已有的少量标注样本指导所有样本的聚类，提高了聚类的可靠性；弥补了基础聚类策略的不足，针对不同类型的聚类错误，进行合并或分裂操作，显著提高了聚类精度；同时考虑了不同相机所造成的影响，使行人重识别网络模型学习更多关于行人的有效特征；具有适应度高、性能高、需要标注信息少、简易优化聚类的特点，可以有效应用于需要快速部署行人重识别系统的实际安防场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 提高 行人 识别 精度 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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