专利名称 一种基于单尺度特征表达的遮挡行人重识别方法
申请号/专利号 CN202211429327.1 专利权人(第一权利人) 长春工业大学
申请日 2022-11-15 授权日 2025-10-31
专利类别 授权发明 战略新兴产业分类 新一代信息技术
技术主题 训练时间|特征向量|空间记忆|识别系统|目标识别系统|影像诊断学|图像数据库|特征提取|行人|模式识别
应用领域 生物特征识别
意向价格 具体面议
专利概述 本发明提供一种基于单尺度特征表达的遮挡行人重识别方法,属于模式识别与计算机视觉领域。将空间记忆模块嵌入到特征提取网络中,获得更具区分性的行人特征图,对批量归一化之前的行人特征向量计算改进的三元组损失,对归一化之后的行人特征向量计算分类损失,完成训练,计算查询行人特征和图库中行人特征的欧氏距离,按照距离的大小进行递增排序,得到查询行人的近邻列表,完成行人重识别。优点在于使用单尺度行人特征解决行人重识别的遮挡问题,不仅减少了训练时间与模型复杂度,也减少了推理时间,可以更好地应用于重识别系统,空间记忆模块只需要占用少量的内存,就可以使得模型的精度得到提升。
图片资料 一种基于单尺度特征表达的遮挡行人重识别方法
合作方式 具体面议
联系人 戚梅宇 联系电话 13074363281