[发明专利]一种自适应深度空间特征的行人识别方法和系统有效
| 申请号： | 201610953664.9 | 申请日： | 2016-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN106611156B | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 蔡晓东;宋宗涛 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11212 北京轻创知识产权代理有限公司 | 代理人： | 杨立 |
| 地址： | 541004 广*** | 国省代码： | 广西;45 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种自适应深度空间特征的行人识别方法和系统；其方法包括步骤：根据预设的分割数目n将行人图像进行分割；建立与行人图像分块数目相同的n组特征提取模型，并对应的从n块行人图像分块中提取特征信息；建立与特征信息组别数目相同的n组特征分类器，并对应的将n组特征信息进行特征分类；根据反向传播算法分别计算每组特征分类过程中所产生的损失值；将n组损失值分别返回对应的特征提取模型和特征分类器中来优化的特征提取模型和特征分类器。本发明能够有效提取到行人更多的信息，尤其是局部信息，而采用损失值反馈的形式自适应的行人特征分类，最终趋于最优解，能够指引行人特征提取模型提取到更多深度空间的行人特征信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自适应 深度 空间 特征 行人 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种自适应深度空间特征的行人识别方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤S1：获取行人图像，并根据预设的分割数目n将所述行人图像进行分割，得到n块行人图像分块；/n步骤S2：建立与行人图像分块数目相同的n组特征提取模型，所述n组特征提取模型一一对应的从所述n块行人图像分块中提取特征信息，得到n组特征信息；/n步骤S3：建立与特征信息组别数目相同的n组特征分类器，所述n组特征分类器一一对应的对所述n组特征信息进行特征分类；/n步骤S4：根据反向传播算法分别计算每组特征分类过程中所产生的损失值，得到n组损失值；/n步骤S5：将n组损失值分别返回对应的特征提取模型和特征分类器中，得到优化后的特征提取模型和特征分类器；实现步骤S5的具体方法为：将n组损失值分别返回对应的特征提取模型和特征分类器中，所述特征提取模型根据返回的损失值来调整配置参数，得到优化后的特征提取模型，所述特征分类器根据返回的损失值来调整配置参数，得到优化后的特征分类器。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于桂林电子科技大学，未经桂林电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201610953664.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
