[发明专利]一种基于联合判断与生成学习的行人重识别方法及装置在审
| 申请号： | 201910783694.3 | 申请日： | 2019-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN110688897A | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 张斯尧;谢喜林;王思远;黄晋;文戎;张诚 | 申请（专利权）人： | 深圳久凌软件技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 43229 长沙德恒三权知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 徐仰贵 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区梅林街道*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了基于联合判断与生成学习的行人重识别方法及装置，所述方法包括：基于给定的行人图像搭建生成学习卷积神经网络模块；基于所述生成学习卷积神经网络模块，搭建联合判别模块；所述联合判别模块用于学习所述重建图像和合成图像的初步特征，以及用于挖掘所述重建图像和合成图像的细粒度特征；基于所述生成学习卷积神经网络模块的损失函数和所述联合判别模块的损失函数，确定所述生成学习卷积神经网络模块和所述联合判别模块的整体网络的损失函数，根据所述整体网络的损失函数确定行人重识别系统模型；所述行人重识别系统模型用于基于行人图像对行人进行重识别。通过本发明实施例，能够提高行人识别的效率、准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 判别模块 损失函数 图像 学习 识别系统 整体网络 重建图像 联合 合成 行人识别 细粒度 挖掘 | ||
【主权项】：
1.一种基于联合判断与生成学习的行人重识别方法，其特征在于，包括：/n基于给定的行人图像搭建生成学习卷积神经网络模块；所述生成学习卷积神经网络模块包括自我生成网络和交叉生成网络；所述自我生成网络用于对给定的行人图像进行重建，生成重建图像，所述交叉生成网络用于对具有不同身份特征的行人图像进行合成，生成合成图像；/n基于所述生成学习卷积神经网络模块，搭建联合判别模块；所述联合判别模块用于学习所述重建图像和合成图像的初步特征，以及用于挖掘所述重建图像和合成图像的细粒度特征；/n基于所述生成学习卷积神经网络模块的损失函数和所述联合判别模块的损失函数，确定所述生成学习卷积神经网络模块和所述联合判别模块的整体网络的损失函数，并根据所述整体网络的损失函数确定行人重识别系统模型；所述行人重识别系统模型用于基于行人图像对行人进行重识别。/n
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