[发明专利]基于深度神经网络和图卷积网络的视频行人识别方法在审
| 申请号： | 202011153198.9 | 申请日： | 2020-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN112183464A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 张诗晨;胡清华;朱鹏飞;钱宇浛 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 潘俊达 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉的技术领域，具体涉及基于深度神经网络和图卷积网络的视频行人识别方法，引入了一种图卷积网络的模型来捕获多标签图像识别的标签相关性，这种模型将对象分类器视为要学习的一组独立参数向量，通过基于图卷积网络的映射函数从先前的标签表示中学习相互依赖的对象分类器，然后，将生成的分类器应用于另一个子网生成的图像表示，以实现端到端训练。本发明能利用视频的时序特征，提高了行人属性识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 图卷 网络 视频 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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