[发明专利]一种基于部件引导图卷积网络的行人再识别方法有效
| 申请号： | 202010111682.9 | 申请日： | 2020-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN111428562B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 张重;张海佳;刘爽 | 申请（专利权）人： | 天津师范大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/771;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中政联科专利代理事务所(普通合伙) 11489 | 代理人： | 陈超 |
| 地址： | 300387 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于部件引导图卷积网络的行人再识别方法，该方法包括：构建特征提取模块，得到训练行人图像同一区域的局部特征；构建图卷积模块，得到训练行人图像同一区域的类间和类内局部图卷积特征；构建特征嵌入模块得到两者的串联特征及降维之后的最终特征；构建损失计算模块，利用损失值对于由上述模块组成的行人再识别模型优化，得到最优行人再识别模型；利用最优行人再识别模型计算查询图像和行人库图像的最终特征计算图像之间的相似度，得到行人再识别结果。本发明充分利用卷积神经网络和图卷积网络的优势，学习行人图像的类间局部关系和类内局部关系，最终融合图卷积特征来表示行人图像，进一步提高了行人再识别的匹配正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 部件 引导 图卷 网络 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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