[发明专利]一种行人重识别的重排序方法有效
| 申请号： | 201810979958.8 | 申请日： | 2018-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN109299664B | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 桑农;韩楚楚;陈科舟;王金;高常鑫 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 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的重排序方法，包括：采集行人目标图片，获取正负样本对特征向量作为样本得到样本集合，将样本集合划分为训练集和测试集；对训练集中的样本进行训练得到原始度量矩阵，计算测试集中样本的相似度后对相似度进行排序，得到初始排序列表；在训练集中使用交叉验证法，得到验证集的排序列表，利用难例挖掘将训练集中的样本分为困难、中等和简单三个级别；在正负样本对特征向量的距离约束下，对训练集中困难和中等级别的样本进行训练得到度量矩阵；利用度量矩阵计算初始排序列表中部分样本的相似度重新排序，得到最终的重排序列表。本发明方法有效区分视觉上相似的样本，重排序后显著提高识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 行人 识别 排序 方法 | ||
【主权项】：
1.一种行人重识别的重排序方法，其特征在于，包括：(1)采集行人目标图片，从行人目标图片中获取正负样本对特征向量作为样本得到样本集合，将样本集合对半划分为训练集和测试集；(2)对训练集中的样本进行训练得到原始度量矩阵M1，利用原始度量矩阵M1计算测试集中样本的相似度后对相似度进行排序，得到初始排序列表Rte；(3)在训练集中使用交叉验证法，得到验证集的排序列表Rtr，根据验证集的排序列表Rtr利用难例挖掘将训练集中的样本分为困难、中等和简单三个级别；(4)在正负样本对特征向量的距离约束下，对训练集中困难和中等级别的样本进行训练得到度量矩阵M2；(5)利用度量矩阵M2计算初始排序列表Rte中前m个样本的相似度重新排序，得到最终的重排序列表R，m为正整数。
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