[发明专利]一种基于自编码网络的换衣行人重识别方法及系统有效
| 申请号： | 201910496351.9 | 申请日： | 2019-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN110321801B | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 余正旭;蔡登;金仲明;洪斌;黄建强;华先胜 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于自编码网络的换衣行人重识别方法及系统，其中，方法包括：(1)对行人图片中行人的衣服部分生成掩膜；(2)利用衣服特征编码器E |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 编码 网络 行人 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于自编码网络的换衣行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)利用行人部位解析器对行人图片中行人的衣服部分生成掩膜；(2)根据掩膜抽取出行人图片中的衣服部分，利用一个训练好的衣服特征编码器EA获取衣服特征表示向量；(3)根据掩膜去掉行人图片中的衣服部分，利用训练好的换衣图片生成器G，以衣服特征表示向量和去掉衣服部分的行人图片作为输入，生成换衣图片；(4)构建基于自编码网络的衣服无关特征学习网络，所述衣服无关特征学习网络包含待训练的特征提取器F以及基于反卷积神经网络的图片生成器R；(5)将真实行人图片以及利用该图片生成的换衣图片两两配对，对特征提取器F进行训练；(6)训练收敛后，输入真实、有标记的行人图片，图片生成器根据特征提取器F提取的特征恢复出一张图片，使用交叉熵损失函数对特征提取器F进行微调；(7)利用最终得到的特征提取器F进行行人重识别的应用。
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