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公开(公告)号：CN111860291A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010688433.6
申请日：2020-07-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于行人外观和步态信息的多模态行人身份识别方法和系统，利用深度卷积神经网络提取监控视频中的行人bounding box和行人轮廓；利用深度卷积神经网络从彩色行人图片序列中提取外观特征；利用深度卷积神经网络从行人轮廓图片序列中提取步态特征；基于注意力网络模型对子网络中提取的外观和步态特征进行特征融合；对融合特征计算特征间的欧式距离进行比对和评估。本发明通过充分考虑监控系统中行人身份识别存在的各种挑战，综合考虑行人的外观和步态信息，对两种信息进行端到端的提取和融合。使网络能在行人服装变化、光线变化、场景变化等干扰下更为鲁棒地识别行人的身份，具有普遍的适用性。
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