[发明专利]一种基于深度多索引哈希的行人重识别方法有效
| 申请号： | 201910166071.1 | 申请日： | 2019-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN109919084B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 李武军;李明威;蒋庆远 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 南京乐羽知行专利代理事务所(普通合伙) 32326 | 代理人： | 孙承尧 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度多索引哈希的行人重识别方法，达到了非重叠视角域多摄像头网络场景下行人检索存储空间低且检索高效的效果。该方法首先从原始视频数据中构造行人图片训练集，再结合深度学习构造端到端的有互反馈的多粒度特征学习网络，基于训练集对网络模型进行训练，得到哈希函数和训练集对应的哈希编码，并基于哈希编码构建索引。对于摄像头新收集的数据，使用哈希函数计算对应的哈希编码，并实时增加到索引中。在线检索时，对于给定的目标行人图片，首先使用多粒度网络模型进行特征的提取，使用哈希函数计算目标行人图片的哈希编码，然后基于哈希编码在索引中进行近邻检索，最后基于实值特征在近邻范围内进行重排序，得到检索结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 索引 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度多索引哈希的行人重识别方法，其特征在于，该方法包括以下的步骤：1)基于行人区域检测技术，从原始视频数据中构造行人图片训练集；2)基于行人图片训练集，构建并训练多粒度网络模型，得到哈希函数以及训练集图片对应的实值特征和哈希编码；3)基于哈希编码，设计分块划分策略构建索引；4)对于摄像头新收集的数据，使用哈希函数计算哈希编码，并实时增加到索引中；5)对于给定的目标行人图片，使用哈希函数计算哈希编码，基于哈希编码在索引中进行检索，再基于实值特征进行重排序。
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