[发明专利]基于人体姿态不变特征的行人再识别方法在审
| 申请号： | 201910210294.3 | 申请日： | 2019-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN109977837A | 公开（公告）日： | 2019-07-05 |
| 发明（设计）人： | 龚声蓉;包宗铭 | 申请（专利权）人： | 常熟理工学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06T3/00;G06T5/00 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 吴茂杰 |
| 地址： | 215500 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于人体姿态不变特征的行人再识别方法，包括如下步骤：(10)原始图像预处理：利用带色彩恢复因子的多尺度视网膜增强算法，对原始行人图像进行预处理，得到局部色彩信息丰富的矫正图像；(20)模型训练：以原始行人图像和矫正图像作为输入，对基于ResNet50的伪孪生神经网络模型进行训练；(30)不变特征提取：利用训练好的伪孪生神经网络模型，提取人体姿态不变特征；(40)行人再识别：根据人体姿态不变特征，对行人进行再识别。本发明的基于人体姿态不变特征的行人再识别方法,识别效果受光照条件和人体姿态变化影响小。 | ||
| 搜索关键词： | 人体姿态 图像 神经网络模型 矫正 原始图像预处理 预处理 光照条件 模型训练 色彩恢复 色彩信息 特征提取 视网膜 多尺度 算法 | ||
【主权项】：
1.一种基于人体姿态不变特征的行人再识别方法，其特征在于，包括如下步骤：(10)原始图像预处理：利用带色彩恢复因子的多尺度视网膜增强算法，对原始行人图像进行预处理，得到局部色彩信息丰富的矫正图像；(20)模型训练：以原始行人图像和矫正图像作为输入，对基于ResNet50的伪孪生神经网络模型进行训练；(30)不变特征提取：利用训练好的伪孪生神经网络模型，提取人体姿态不变特征；(40)行人再识别：根据人体姿态不变特征，对行人进行再识别。
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