[发明专利]基于排序度量函数的行人重识别方法、系统、装置有效
| 申请号： | 201811395133.8 | 申请日： | 2018-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN109492702B | 公开（公告）日： | 2020-09-22 |
| 发明（设计）人： | 陈晨;曹敏;胡晰远;彭思龙 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于视频图像处理技术领域，具体涉及一种基于排序度量函数的行人重识别方法、系统、装置，旨在解决基于度量学习的行人重识别方法鲁棒性差的问题。本发明方法中通过训练样本特征信息建立基于排序损失的度量函数，并通过采用连续可导的p范数函数代替该模型中的min函数，优化模型求解获取特征映射函数；基于包含特征映射函数的特征距离度量函数进行行人重识别中的两个图片的特征距离的计算，并以此为依据选择识别结果。本发明提高了行人重识别方法鲁棒性、准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 排序 度量 函数 行人 识别 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于排序度量函数的行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，获取待识别行人图片；步骤S2，基于候选行人图片集，通过特征距离度量函数、特征映射函数，计算所述待识别行人图片与所述候选行人图片集中各候选行人图片的特征距离；步骤S3，选取最小的G个特征距离对应的候选行人图片作为识别结果；G为预设自然数；其中，所述特征距离度量函数，为预先构建的用于计算待识别行人图片和候选行人图片提取特征近似度的函数，该函数基于所述特征映射函数、待识别行人图片和候选行人图片的提取特征差值构建；所述特征映射函数，为预先构建的待识别行人图片和候选行人图片提取特征之间的映射关系函数，该函数基于所构建的基于排序损失的度量函数，通过预设的训练样本数据求解获取。
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