[发明专利]用于行人再识别的神经网络和基于深度学习的行人再识别算法有效
| 申请号： | 201710780179.0 | 申请日： | 2017-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN107729805B | 公开（公告）日： | 2019-09-13 |
| 发明（设计）人： | 张史梁;田奇;高文;李佳宁;苏驰 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06T3/00 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 董李欣 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了用于行人再识别的神经网络和基于深度学习的行人再识别算法。该神经网络包括：使用行人的原始全身图像作为第一输入并输出第一识别特征的第一神经网络；使用从行人的原始全身图像提取的人体部位图像的仿射变换图像作为第二输入并输出第二识别特征的第二神经网络，其中，人体部位至少包括头部、躯干和四肢，第一识别特征和第二识别特征组合为总识别特征。具有更加鲁棒的行人特征匹配能力，从而能够提高正确识别率和/或降低误识率。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 行人 识别 神经网络 基于 深度 学习 算法 | ||
【主权项】：
1.一种用于行人再识别的神经网络，其特征在于，包括：使用行人的原始全身图像作为第一输入并输出第一识别特征的第一神经网络；使用从行人的原始全身图像提取的人体部位图像的仿射变换图像作为第二输入并输出第二识别特征的第二神经网络，其中，人体部位至少包括头部、躯干和四肢，第一识别特征和第二识别特征组合为总识别特征；还包括：特征嵌入子神经网络FEN，其包含姿态变换神经网络PTN，PTN用于对人体部位图中每个人体部位施加仿射变换得到更加鲁棒的人体部位图像的仿射变换图像；特征加权子神经网络FWN，用于对第二神经网络输出的第二识别特征进行加权和加偏置，从而将第一识别特征和第二识别特征组合为总识别特征。
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