[发明专利]一种融合上下文信息的行人重识别方法及系统有效
| 申请号： | 202110722073.1 | 申请日： | 2021-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN113283394B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 曹敏;丁聪;张民 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 朱振德 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合上下文信息的行人重识别方法及系统，包括以下步骤：选取行人重识别数据集，提取数据集中所有行人特征；选取每个行人的上下文信息，构造图结构；对构造好的图结构进行结点信息更新；将更新后的图结构经过带权重的池化操作后得到结合上下文信息的行人特征；将池化后的行人特征与相应的原始行人特征进行拼接，构建行人重识别模型；将待识别的行人图片输入行人重识别模型，并与所有最终行人分类特征进行相似度比较，得到行人重识别的匹配结果。本发明解决现有特征学习方法在信息上的不足和获取辅助信息的成本过大问题，使得行人重识别模型在不增加额外信息情况下提高模型的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 上下文 信息 行人 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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