[发明专利]一种基于姿态关键帧的视频行人重识别方法及系统有效
| 申请号： | 201910359494.5 | 申请日： | 2019-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN110070066B | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 陈羽中;黄腾达;柯逍;林洋洋 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V40/10;G06V20/40 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市闽*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于姿态关键帧的视频行人重识别方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：使用标注了行人姿态关键点位置信息的数据训练行人姿态估计深度神经网络；步骤B：根据行人姿态估计深度神经网络预测得到的姿态信息选取姿态关键帧，训练行人重识别深度神经网络；步骤C：将查询集和检索集的视频输入行人重识别深度神经网络以提取特征，计算各视频间的特征距离，并对各特征距离进行排序，生成各查询视频的近邻列表；步骤D：利用重排序方法对近邻列表进行重新排序，选取近邻列表的前若干名为行人重识别结果。该方法及系统可以提高视频行人重识别的准确度和速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 姿态 关键 视频 行人 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于姿态关键帧的视频行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A：使用标注了行人姿态关键点位置信息的数据训练行人姿态估计深度神经网络；步骤B：根据行人姿态估计深度神经网络预测得到的姿态信息选取姿态关键帧，训练行人重识别深度神经网络；步骤C：将查询集和检索集的视频输入行人重识别深度神经网络以提取特征，计算各视频间的特征距离，并对各特征距离进行排序，生成各查询视频的近邻列表；步骤D：利用重排序方法对近邻列表进行重新排序，选取近邻列表的前若干名为行人重识别结果。
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