基于显著性检测和特征融合的行人重识别方法[发明专利]

专利名称：基于显著性检测和特征融合的行人重识别方法专利类型：发明专利
发明人：张萍,吴江,张灵怡,李俊宏,费春,周航,申奉璨,杨晓迪申请号：CN201810790884.3
申请日：20180718
公开号：CN109034035A
公开日：
20181218
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种基于显著性检测和特征融合的行人重识别方法，主要包括：1)将显著性检测作为重识别的预处理部分，即利用基于流行排序的显著性算法计算出行人图像的前景，从而去除冗余的背景干扰信息；2)识别模型将行人重识别作为一种多分类的任务，但由于行人ID较多，相对每一行人样本过少，容易过拟合；验证模型将所有样本分成相同对和非相同对两类，大量增加了样本数量，但对于标签的信息利用不够；传统特征如LAB,HOG等人为手工设计，针对行人重识别任务中跨视角的问题有较好的效果，本发明结合验证和识别模型，融合深度和传统特征，构建了一个识别验证网络，能够提取出有判别性的鲁棒的特征，从而较好的识别效果。

申请人：电子科技大学
地址：611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
国籍：CN
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