[发明专利]行人重识别方法、装置及计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201910695774.3 | 申请日： | 2019-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN110532884A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 陈思静 | 申请（专利权）人： | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 44312 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) | 代理人： | 李红梅<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 518029 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种行人重识别方法、装置及计算机可读存储介质，该方法包括：从待识别的视频数据中提取行人图像，构建行人重识别训练数据集，根据所述行人重识别训练数据集训练特征提取网络，以获得行人重识别特征提取网络的模型参数，根据所述模型参数，利用所述特征提取网络从所述数据集中提取行人图像特征，根据行人图像特征计算所有行人的最终特征相似度，根据所有行人的最终特征相似度大小进行行人重识别；其中，获得的最终多尺度相似性的线性组合是最终获得行人特征相似度；本发明通过将CRF和DNN结合起来，学得更加一致性的相似性度量，挖掘了整个数据集所有行人图像之间的信息，从而更充分地挖掘了更多有用信息。 | ||
| 搜索关键词： | 数据集 模型参数 识别训练 特征提取 图像特征 最终特征 相似度 计算机可读存储介质 图像 特征相似度 相似性度量 网络 视频数据 数据集中 线性组合 训练特征 挖掘 多尺度 构建 | ||
【主权项】：
1.一种行人重识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n步骤A：从待识别的视频数据中提取行人图像；/n步骤B：构建行人重识别训练数据集，其中，所述数据集包括预设数量的行人图像；/n步骤C：根据所述行人重识别训练数据集训练特征提取网络，以获得行人重识别特征提取网络的模型参数；/n步骤D：根据所述模型参数，利用所述特征提取网络从所述数据集中提取行人图像特征；/n步骤E：根据行人图像特征计算所有行人的最终特征相似度，根据所有行人的最终特征相似度大小进行行人重识别。/n
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