[发明专利]基于多重聚类信息的无监督行人难样本挖掘方法和系统有效
申请号: | 202110119692.1 | 申请日: | 2021-01-28 |
公开(公告)号: | CN112819065B | 公开(公告)日: | 2023-04-18 |
发明(设计)人: | 王帮海;苏荻翔 | 申请(专利权)人: | 广东工业大学 |
主分类号: | G06V10/762 | 分类号: | G06V10/762;G06V10/74;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/088 |
代理公司: | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人: | 张金福 |
地址: | 510090 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于多重聚类信息的无监督行人难样本挖掘方法和系统,根据三种聚类方法得出的聚类信息的置信度不同,使用不同的参数对三种聚类信息进行融合,生成软多重标签。根据数据的特征相似度与软多重标签相似度的矛盾,从而判定样本集中的难正样本对以及难负样本对。本发明基于不同聚类方法的聚类机制不同的特点,对同一样本集进行不同聚类方式的聚类,并且将聚类结果融合在一起形成软多重标签,为无标签数据提供了一个更鲁棒的监督信息,从而可以对现有的一些方法进行效果的提升,增强行人重识别的效果。本发明利用特征相似度与软多标签相似度之间的矛盾,从而挖掘样本数据集中的难样本对,对行人重识别进行优化。 | ||
搜索关键词: | 基于 多重 信息 监督 行人 样本 挖掘 方法 系统 | ||
【主权项】:
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