[发明专利]基于生成对抗网络的行人重识别数据集姿态数据增广方法有效
| 申请号： | 202011559996.1 | 申请日： | 2020-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN112613411B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 陈浩锟;龚小谨 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 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生成对抗网络的行人重识别数据集姿态数据增广方法。图像采集并标注获得训练集，建立包含生成对抗网络和姿态分类器的网络；训练所构建的生成对抗网络和姿态分类器；构建虚拟数据集，构建编码器，使用虚拟数据集训练所构建的编码器；将虚拟数据集经线性SVM算法处理后获得超平面的法向量；训练结束后，对于任意需要进行姿态数据增广的目标场景的待测图片，利用编码器、生成对抗网络和法向量共同进行姿态数据的增广。本发明无需行人图片的类别信息，只需要行人图像的姿态信息，调整图中人物的姿态，在行人重识别数据集中行人类别缺失的情况下进行姿态变换，有着较好的数据增广能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 生成 对抗 网络 行人 识别 数据 姿态 增广 方法 | ||
【主权项】：
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