[发明专利]基于自适应师生结构的无监督域行人重识别方法及系统在审
| 申请号： | 202311208606.X | 申请日： | 2023-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN116935447A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 周潘;彭洋;杨喜源;熊泽雨;徐子川;施嘉雯 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/088 |
| 代理公司： | 武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙) 42242 | 代理人： | 韩梦晴 |
| 地址： | 430000 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应师生结构的无监督域行人重识别方法及系统，其方法包括：基于行人重识别数据集对深度卷积神经网络模型进行训练，获取行人重识别预训练网络模型；将增强后的图像输入至深度卷积神经网络模型中获取行人全局特征向量；基于聚类算法对行人全局特征向量进行聚类，并分配伪标签；基于概率分布差异性模型去除错误标记的特征向量；构建联合损失函数，并对行人重识别预训练网络模型进行训练和调整，获取行人重识别网络模型；将目标行人图像对应的分类结果与行人图像对应的分类结果进行比对，获取最终行人识别结果；因此可适应性筛选输入样本，局部的特征差异性学习，全局师生特征学习，进一步提高行人重识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 师生 结构 监督 行人 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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