[发明专利]基于倍率学习的低分辨率行人重识别算法在审
| 申请号： | 202211615584.4 | 申请日： | 2022-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN116030495A | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 王奕丹;李豪杰;王智慧;林林 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/80;G06V10/82;G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 许明章;王海波 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉领域，提供了一种基于倍率学习的低分辨率行人重识别算法，提出了一种新的非端到端倍率自适应融合与判别性特征回归网络模型，该模型学习恢复不同倍率低分辨率行人图像，并能够提取行人判别性信息进行图像检索。具体而言，设计了一个多任务超分识别学习网络，包含一个倍率自适应超分子网络和一个蒸馏识别子网络。倍率自适应超分子网络通过轮廓信息和细节信息自适应融合，能够针对不同倍率的低分辨率图像进行像素信息恢复，减少行人图像中的噪声干扰。蒸馏识别子网络具有识别损失和特征结构损失同步引导网络对行人判别性特征的提取。大量实验表明，本发明所提出的RAMN模型在准确性和效率方面均达到了最新水平。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 倍率 学习 分辨率 行人 识别 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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