[发明专利]一种行人重识别特征融合辅助学习的方法有效
| 申请号： | 201810428801.6 | 申请日： | 2018-05-04 |
| 公开（公告）号： | CN108764065B | 公开（公告）日： | 2020-12-08 |
| 发明（设计）人： | 桑农;李志强;陈科舟;高常鑫;王若林 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智;曹葆青 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种行人重识别特征融合辅助学习的方法，包括：将加入局部特征训练得到的全局特征提取模型用于提取行人图像的全局特征，利用全局特征进行行人重识别，所述全局特征提取模型的训练包括：采集全身图像训练集，检测全身图像训练集中的局部图像，得到局部图像训练集；分别利用全身图像训练集和局部图像训练集训练全身卷积神经网络和局部卷积神经网络，得到全身模型和局部模型；分别利用全身模型和局部模型提取全身图像训练集和局部图像训练集的全局特征和局部特征，利用融合局部特征后的全局特征训练全身模型，得到全局特征提取模型。本发明在训练时将局部特征和全局特征融合，提升了行人重识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 行人 识别 特征 融合 辅助 学习 方法 | ||
【主权项】：
1.一种行人重识别特征融合辅助学习的方法，其特征在于，包括：将加入局部特征训练得到的全局特征提取模型用于提取行人图像的全局特征，利用全局特征进行行人重识别，所述全局特征提取模型的训练包括：(1)采集全身图像训练集，检测全身图像训练集中的局部图像，得到局部图像训练集；(2)分别利用全身图像训练集和局部图像训练集训练全身卷积神经网络和局部卷积神经网络，得到全身模型和局部模型；(3)分别利用全身模型和局部模型提取全身图像训练集和局部图像训练集的全局特征和局部特征，利用融合局部特征后的全局特征训练全身模型，得到全局特征提取模型。
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