[发明专利]一种基于人体骨骼相互学习的行人再识别方法有效
| 申请号： | 201910252915.4 | 申请日： | 2019-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN109993116B | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 魏丹;王子阳;胡晓强;罗一平 | 申请（专利权）人： | 上海工程技术大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 蔡彭君 |
| 地址： | 201620 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于人体骨骼相互学习的行人再识别方法，包括：(1)采用自下而上的方法估计行人姿势和骨架，并在此过程中标记行人的关节点，使用关节点分割法进行局部分割行人并执行局部块匹配；(2)通过自下而上方法以行人2D骨架为基础估计所述关节点距离来学习全局骨架信息，并执行全局骨架匹配；(3)采用基于生物特征的局部块匹配和整体骨架匹配进行相互学习，并分别训练分类损失和度量损失，将得到的相互学习损失分摊到全局特征匹配中，作为先验经验来指导和纠正全局匹配错误。与现有技术相比，本发明具有影响因素少、局部匹配准确性提升、识别准确率更高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 人体 骨骼 相互 学习 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于人体骨骼相互学习的行人再识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)采用自下而上的方法标记行人的关节点，得到行人姿势和2D骨架；(2)使用关节点分割法进行局部分割行人并执行局部块匹配；(3)估计所述关节点距离来学习全局骨架信息，执行全局骨架匹配；(4)采用基于生物特征的局部块匹配和整体骨架匹配进行相互学习，并分别训练分类损失和度量损失，将得到的相互学习损失分摊到全局特征匹配中，作为先验经验来指导和纠正全局匹配错误。
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