[发明专利]基于序列上下文关系学习的行人属性识别方法和识别系统有效
| 申请号： | 201910862510.2 | 申请日： | 2019-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN110598631B | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 齐美彬;吴晶晶;蒋建国;杨艳芳;杨玉兵;周国武;许绍清;汪伟 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 常虹 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于序列上下文关系学习的行人属性识别方法和识别系统，其中行人属性识别方法包括：建立并训练行人识别系统；将待识别图像在竖直方向编码为图像序列，属性序列初始化为随机值；利用训练好的行人识别系统计算图像上下文关系序列和属性上下文关系序列；计算图像上下文关系序列对属性上下文关系序列中每个元素的注意力；计算每个属性属于该属性每个类别的概率，选择概率值最大的类别作为该属性的类别。该方法充分利用了图像序列间的上下文关系、属性间的上下文关系以及图像与属性间的上下文关系，提高了行人属性识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 序列 上下文 关系 学习 行人 属性 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.基于序列上下文关系学习的行人属性识别方法，其特征在于，包括训练阶段和识别阶段；所述训练阶段的步骤为：/n(1)建立图像竖直方向编码网络，所述编码网络将图像在竖直方向编码为长度为M的图像序列P＝[P
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