[发明专利]一种基于深度学习的行人重识别方法有效
| 申请号： | 201910950347.5 | 申请日： | 2019-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN110929558B | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 颜成钢;黄智坤;王文铅;高宇涵;孙垚棋;张继勇;张勇东 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V20/40;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的行人重识别方法。本发明对输入到孪生神经网络中的一对数据提取特征的同时，在每一步降维或卷积操作之后计算两个输入数据之间的欧氏距离，由此获得一个欧式距离矩阵；利用该欧式距离矩阵设计一个损失函数，使用图像对或高维特征图像对计算出来的欧式距离，对最终使用特征序列对计算出的欧式距离进行优化，通过网络的梯度回传，优化参数，加速网络的训练。本发明充分利用原本原图像中的行人信息，使用完整的图像信息来优化模糊的图像特征，进一步优化网络参数，使得神经网络之间的参数更容易拟合，加快网络训练速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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