[发明专利]一种具有光照鲁棒性的行人再识别方法有效
| 申请号： | 201910156784.X | 申请日： | 2019-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN109919073B | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 赖剑煌;张培熙;谢晓华 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/20;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 刘巧霞 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种具有光照鲁棒性的行人再识别方法，其包括以下步骤：获取具有光照差异的行人再识别数据集，从中选取训练样本，将训练样本划分为正常光照图片和昏暗光照图片；初始化一个深度卷积神经网络netA，用正常光照图片对其进行训练；初始化一个与netA结构完全相同的深度卷积神经网络netB，用昏暗光照图片对其进行训练；合并两种光照的数据集，同时对netA和netB进行协同训练，使两个网络均收敛；测试netA和netB各自的性能，选择性能较高的网络作为最终模型。本发明在不增加最终模型参数的情况，通过双网络的协同学习，增强行人再识别网络对昏暗图片的识别能力，提高模型对于光照的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 具有 光照 鲁棒性 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种具有光照鲁棒性的行人再识别方法，其特征在于，包括步骤：步骤S1：获取具有光照差异的行人再识别数据集，从中选取训练样本，将训练样本划分为正常光照图片和昏暗光照图片；步骤S2：初始化一个深度卷积神经网络netA，用正常光照图片对其进行训练；初始化一个与netA结构完全相同的深度卷积神经网络netB，用昏暗光照图片对其进行训练；步骤S3：合并两种光照的数据集，同时对netA和netB进行协同训练，使两个网络均收敛；步骤S4：测试netA和netB各自的性能，选择性能较高的网络作为最终模型。
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