[发明专利]一种基于簇特征点聚类的无监督行人重识别方法在审
| 申请号： | 202110269085.3 | 申请日： | 2021-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN112766237A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 郭继峰;孙文博;白淼源;费禹潇;庞志奇 | 申请（专利权）人： | 东北林业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150040 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于簇特征点聚类的无监督行人重识别方法，包括如下步骤：利用行人检测数据集训练行人检测模型，将行人检测模型用于摄像头捕捉的目标域原始图像行人检测，检测出原始图像中的不同行人区域作为目标域数据集，利用在源域上预训练的行人重识别模型在目标域中数据集行人图像进行特征提取，对提取后的特征信息进行逐层聚类，每次合并“簇特征点”距离最近的两个簇，聚类结束后为同一簇内图像赋予相同伪标签；选取困难正负样本点对行人重识别模型进行调整；重复如此直至损失函数收敛后进行行人查询。本方法适用于无标签数据集中的行人重识别任务，减少人工标注图像的巨大开销，能够广泛应用于不同的无标签数据集中，缓解了跨域产生的模型性能大幅度下降问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 点聚类 监督 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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