[发明专利]一种抗姿态变化的行人重识别方法在审
| 申请号： | 201910348427.3 | 申请日： | 2019-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN110232312A | 公开（公告）日： | 2019-09-13 |
| 发明（设计）人： | 张嘉超;高阳;陈烨;路绳方;焦良葆 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 张耀文 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种抗姿态变化的行人重识别方法，属于计算机视觉和机器学习领域。本发明的具体步骤包括：利用行人检算法检测出行人包围框；人为定义行人的8种常见的姿态；利用行人姿态检测算法检测出人的姿态；基于姿态约束循环生成对抗网络的多姿态行人合成；对于合成的行人进行抗姿态变化的特征学习；最后进行行人重识别，与监控数据库中的行人特征进行相似度计算，输出重识别结果。本发明方法有效的提高重识别的性能，适用于监控、智能安保等实际应用。 | ||
| 搜索关键词： | 姿态变化 算法检测 合成 机器学习领域 计算机视觉 监控数据库 相似度计算 特征学习 姿态检测 包围框 安保 出行 输出 智能 对抗 监控 应用 网络 | ||
【主权项】：
1.一种抗姿态变化的行人重识别方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：检测出特定行人的包围框；步骤2：定义上述行人的8种常见的姿态；步骤3：对上述行人用行人姿态检测算法检测出人的姿态；步骤4：基于姿态约束循环生成对抗网络的多姿态行人合成；步骤5：抗姿态变化的特征学习，对于上述每个合成的行人，利用深度残差学习网络学习每个行人的特征向量，然后将其输出的特征进行串联得到上述行人的特征向量表示；步骤6：行人重识别。
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