[发明专利]一种基于生成对抗网络进行两次浅层特征融合的行人重识别方法在审
| 申请号： | 202110046660.3 | 申请日： | 2021-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN112633254A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 张涛;孙星;李璇 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 行人重识别也称作行人再识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频中是否存在特定行人的技术，即给定一个行人图像检索跨设备下的该行人图像，故行人重识别也可以看作是图像检索问题。由于生成对抗网络(GAN)取得了巨大的进步，一些研究人员试图使用GAN生成新的辅助图片，以进行数据集的扩充或者生成特定的图片。本发明提出了一种新颖的利用生成图的方法，可以有效地提高行人重识别的准确率。方法中，利用两次特征融合网络将生成图的有用信息补充进原图，丰富特征信息。并且设计了一种对应的网络结构提取特征信息用以确定行人身份。测试数据集分别采用Market‑1501和DukeMTMC‑reid数据集，与同类型算法相比本发明的准确率获得了一定的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 进行 两次 特征 融合 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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