[发明专利]基于图度量学习的行人重识别方法及系统

摘要

本发明公开了基于图度量学习的行人重识别方法及系统，通过姿态估计深度学习网络提取行人姿态关键点，利用残差神经网络和人体姿态关键点提取局部特征向量，再使用图卷积神经网络融合局部特征和局部结构信息得到图形表示特征向量，从而提取行人图像更细粒度的特征，并在结点层面对比图与图之间的相似度；使用图度量损失函数和分类损失函数，更准确地拉近同个行人图形特征向量之间的距离，拉大不同行人图形特征向量之间的距离，从而提高了网络的特征表示能力和判别能力，进而提高行人重识别的首位命中率(Rank‑1)和平均准确率均值(mAP)。