[发明专利]基于类别自适应聚类的无监督行人重识别方法在审
| 申请号： | 202010416728.8 | 申请日： | 2020-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN111639561A | 公开（公告）日： | 2020-09-08 |
| 发明（设计）人： | 冉令燕;王夏洪;张艳宁;吕艳兵 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 常威威 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于类别自适应聚类的无监督行人重识别方法。首先，为无标签数据集预分配初始化标签，利用CNN模型提取行人图像的高维特征；然后，对特征集合进行阶段性类别自适应聚类，更新图像标签并计算该阶段聚类结果的平均轮廓系数，并交替更新特征提取CNN模型和类别自适应聚类模型，直至平均轮廓系数出现拐点；最后，利用训练得到的拐点处CNN模型提取测试行人图像特征，通过计算特征距离得到无监督行人重识别结果。本发明可以解决无标记数据集行人重识别任务中个体数目无法确定的问题，能够动态地适应不同规模数据集，具有较高的算法效率和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 类别 自适应 监督 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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