[发明专利]一种基于大间隔相对距离度量学习的行人重识别方法有效
| 申请号： | 201710510540.8 | 申请日： | 2017-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN107330397B | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 董虎胜;陆萍 | 申请（专利权）人： | 苏州经贸职业技术学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 215009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于大间隔相对距离度量学习的行人重识别方法，包括步骤：在训练数据集中，对行人图像的特征表达向量进行降维处理并将降维后的向量进一步投影到类内子空间；根据投影后的特征表达向量及对应的标签信息通过优化损失函数学习马氏距离度量矩阵；在测试数据集中，利用学习到的马氏距离度量矩阵对不同摄像机下的行人图像进行行人重识别。由于在类内子空间通过相对距离比较学习马氏距离度量矩阵，获得的度量矩阵具有更强的鲁棒性，在测试集上显著提升了行人重识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 间隔 相对 距离 度量 学习 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于大间隔相对距离度量学习的行人重识别方法，其特征在于，包括步骤：在训练数据集中，对不同摄像机下行人图像的特征表达向量进行降维处理并将降维后的特征表达向量投影到类内子空间；根据投影后的各特征表达向量及其对应的标签信息通过优化损失函数学习马氏距离度量矩阵；在测试数据集中，利用从训练集中学习获得的马氏距离度量矩阵对不同摄像机下的行人图像进行行人重识别。
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